【摘 要】
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为了对高校网络舆情有效地进行监测和预警,结合人工智能技术中LSTM模型和CNN模型各自优点,提出运用LSTM-CNN模型对高校舆情信息中文本的情感倾向进行分类,把舆情中的情感倾向分为非负面情绪和负面情绪两大类,以达到预警的目的。同时对LSTM-CNN模型进行优化,用softsign激活函数代替LSTM模型中的tanh激活函数,对LSTM模型进行优化;引入Dropout层,用ReLU激活函数代替CNN中的sigmoid激活函数,对CNN模型进行优化;最后采用Adam算法对整个LSTM-CNN模型进行优化,提
【基金项目】
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安徽高校人文社会科学研究项目(SK2018A0516)。
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为了对高校网络舆情有效地进行监测和预警,结合人工智能技术中LSTM模型和CNN模型各自优点,提出运用LSTM-CNN模型对高校舆情信息中文本的情感倾向进行分类,把舆情中的情感倾向分为非负面情绪和负面情绪两大类,以达到预警的目的。同时对LSTM-CNN模型进行优化,用softsign激活函数代替LSTM模型中的tanh激活函数,对LSTM模型进行优化;引入Dropout层,用ReLU激活函数代替CNN中的sigmoid激活函数,对CNN模型进行优化;最后采用Adam算法对整个LSTM-CNN模型进行优化,提
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