【摘 要】
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情感分析是文本信息挖掘中的重要任务之一,在个性化推荐、舆情分析等方面具有重要的理论和应用价值,但情感分析对于短文本和长文本部分内容进行分析时准确率不高.本文利用卷
【机 构】
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长春理工大学理学院,长春理工大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(11671170);吉林省科技发展计划(20170307002GX)
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情感分析是文本信息挖掘中的重要任务之一,在个性化推荐、舆情分析等方面具有重要的理论和应用价值,但情感分析对于短文本和长文本部分内容进行分析时准确率不高.本文利用卷积神经网络(CNN)模型在特征提取方面的优势,提出了一种结合XGBoost的高精度分类的卷积神经网络混合模型.该模型利用XGBoost进行回归分析,很好地解决了在卷积神经网络中使用softmax来进行回归分析时导致的准确度不高的问题,在对短文本和长文本部分内容进行情感分析时有良好的效果.最后在多个类的数据集上进行实验,取得了比卷积神经网络模型和时
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