【摘 要】
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传统的RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络)模型可以充分地利用上下文信息构建语言模型,在情感分析领域取得了较好的效果,但该方法存在梯度消失与梯度爆炸问题。本研
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传统的RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络)模型可以充分地利用上下文信息构建语言模型,在情感分析领域取得了较好的效果,但该方法存在梯度消失与梯度爆炸问题。本研究在RNN循环神经网络的基础上,建立LSTM(Long Short-Term Memory,长短记忆网络)深度神经网络模型,对文本情感进行分析,通过在公开数据集UMICH SI650上的相关实验,结果表明,LSTM网络模型比RNN网络模型情感分析分类预测准确率更高,且训练速度更快。
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