【摘 要】
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动态短文本分析研究旨在反馈用户关注内容发展的最新状况,使用户在海量碎片化文本信息中快速获取目标主流信息,提升用户生活效率,打造阅读新体验.利用网络爬虫技术获取大量微博实时数据,构建文本特征,融合PCA算法的高维度特征矩阵降维及卷积神经网络短文本语义及情感分析,提出PCA-CNN模型.该PCA-CNN模型运行速度快,小巧灵活,且模型准确度达到86.85％,提升对于短文本关键信息的提取效率,弥补前后文之间情感联系较弱的缺点,改进卷积神经网络在中文短文本中的应用情况,为获取信息提供更便捷的方法.
【机 构】
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闽江学院 数学与数据科学学院(软件学院),福建 福州 350108
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动态短文本分析研究旨在反馈用户关注内容发展的最新状况,使用户在海量碎片化文本信息中快速获取目标主流信息,提升用户生活效率,打造阅读新体验.利用网络爬虫技术获取大量微博实时数据,构建文本特征,融合PCA算法的高维度特征矩阵降维及卷积神经网络短文本语义及情感分析,提出PCA-CNN模型.该PCA-CNN模型运行速度快,小巧灵活,且模型准确度达到86.85％,提升对于短文本关键信息的提取效率,弥补前后文之间情感联系较弱的缺点,改进卷积神经网络在中文短文本中的应用情况,为获取信息提供更便捷的方法.
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