【摘 要】
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目前常用的情感分析方法,主要是基于传统的机器学习算法,例如,支持向量机、朴素贝叶斯、最大熵等方法。而这些传统的方法存在众多的弊端:需要人工大量的标注情感词典和先验知
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目前常用的情感分析方法,主要是基于传统的机器学习算法,例如,支持向量机、朴素贝叶斯、最大熵等方法。而这些传统的方法存在众多的弊端:需要人工大量的标注情感词典和先验知识等。而近期,依托大数据的出现,基于深度神经网络的方法在自然语言处理中表现出强大的优势。为了解决以上存在的问题,提出长短时记忆[1]网络和神经网络模型[2]相结合的方法来进行文本情感分析,即LSTM-LM模型。通过实验对比分析,所提出的LSTM-LM相对传统的机器学习方法有明显的提高。
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