【摘 要】
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目的:探索深度神经网络在情感分类方面的应用。方法:采用长短型记忆神经网络构造在线消费评论情感的分类器,对收集的消费评论进行二分类的情感分析。结果:LSTM模型的准确率为
【基金项目】
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国家自然科学基金“基于深度卷积生成对抗网络的3DMRI图像超分辨率重建研究”(61702064);中国博士后科学基金“基于稀疏表示的4D-MRI图像超分辨率重建研究”(2017M623303XB)的研究成果之一
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目的:探索深度神经网络在情感分类方面的应用。方法:采用长短型记忆神经网络构造在线消费评论情感的分类器,对收集的消费评论进行二分类的情感分析。结果:LSTM模型的准确率为89.29%,优于实验对照SVM模型的86.10%,深度神经网络模型在本文的情感分类中的准确率较高。结论:使用深度神经网络对消费评论的情感进行分类,可减少人工特征的干预,提高在线消费评论情感分类的效率。
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