【摘 要】
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传统机器学习的自然语言处理系统特别依赖人工手动标记的特征,极其耗时且容易出现维度爆炸等难以解决的问题。本文采用基于卷积神经网络(CNN)的深度学习技术来解决这一问题。通过收集校园热点话题进行预处理以及运用Word2vec模型生成词向量后,运用卷积神经网络提取其中的特征并进行情感倾向分类。通过实验数据的比较,基于卷积神经网络(CNN)的情感倾向分类获得了89.76%的准确率,较传统的支持向量机(SV
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传统机器学习的自然语言处理系统特别依赖人工手动标记的特征,极其耗时且容易出现维度爆炸等难以解决的问题。本文采用基于卷积神经网络(CNN)的深度学习技术来解决这一问题。通过收集校园热点话题进行预处理以及运用Word2vec模型生成词向量后,运用卷积神经网络提取其中的特征并进行情感倾向分类。通过实验数据的比较,基于卷积神经网络(CNN)的情感倾向分类获得了89.76%的准确率,较传统的支持向量机(SVM)提高了7.3%,获得更好的分类性能。本文的研究对高校治理能力和治理体系现代化建设具有积极作用。
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