【摘 要】
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[目的/意义]改善传统情感分析方法工作量大,以及研究者采用深度学习方法多数仅致力于提高分析准确率,往往忽略网络训练速度的问题.[方法/过程]提出将卷积神经网络(CNN)与双向
【机 构】
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西安理工大学印刷包装与数字媒体学院,陕西西安710048
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[目的/意义]改善传统情感分析方法工作量大,以及研究者采用深度学习方法多数仅致力于提高分析准确率,往往忽略网络训练速度的问题.[方法/过程]提出将卷积神经网络(CNN)与双向门控循环单元(GRU)相结合的文本情感分析模型(CNN-BiGRU),通过CNN和双向GRU对文本的局部静态特征以及序列特征进行提取,后接单向GRU层对其进行进一步降维,最后使用Sigmoid进行情感分类.[结果/结论]通过自建豆瓣影视评论数据集,将本模型与同复杂度的CNN-BLSTM模型相比,分类准确率和训练速率分别提高了2.52％、41.43％.[创新/局限]提出CNN-BiGRU网络应用于短文本情感分析,简化特征提取过程,引入上下文语义信息,减少参数提高效率.
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