【摘 要】
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针对文本中关键信息被忽略以及分类准确率不高的问题,提出一种加权word2vec的卷积神经网络(CNN)与ATT-BiGRU混合神经网络情感分析模型.由于word2vec生成的词向量无法突出文本关键词的作用,因此引入词频-逆文档频率(TF-IDF)算法计算词汇权重值.然后,将加权运算后的词向量输入CNN与ATT-BiGRU混合模型提取隐含特征.该模型通过卷积神经网络(CNN)和基于注意力机制的双向门限循环单元(ATT-BiGRU)分别提取文本特征,以此来提高文本的表示能力.多组实验对比结果表明,与其他算法相
【机 构】
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信阳师范学院计算机与信息技术学院,信阳师范学院河南省教育大数据分析与应用重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31872704),河南省教师教育课程改革研究项目(2021-JSJYZD-008)。
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针对文本中关键信息被忽略以及分类准确率不高的问题,提出一种加权word2vec的卷积神经网络(CNN)与ATT-BiGRU混合神经网络情感分析模型.由于word2vec生成的词向量无法突出文本关键词的作用,因此引入词频-逆文档频率(TF-IDF)算法计算词汇权重值.然后,将加权运算后的词向量输入CNN与ATT-BiGRU混合模型提取隐含特征.该模型通过卷积神经网络(CNN)和基于注意力机制的双向门限循环单元(ATT-BiGRU)分别提取文本特征,以此来提高文本的表示能力.多组实验对比结果表明,与其他算法相
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