【摘 要】
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[目的/意义]情感识别一直是网络舆情领域的研究热点,为解决传统文本表示模型无法根据语境对词语进行理解,且在小数据集下识别效果不好的问题,设计了一种基于优化深度双向自编
【机 构】
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中国人民公安大学侦查与刑事科学技术学院
【基金项目】
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中国人民公安大学基本科研业务费项目(编号:2020JFK209),中国人民公安大学基本科研业务费项目(编号:2019JFK206)
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[目的/意义]情感识别一直是网络舆情领域的研究热点,为解决传统文本表示模型无法根据语境对词语进行理解,且在小数据集下识别效果不好的问题,设计了一种基于优化深度双向自编码网络的舆情情感识别模型。[方法/过程]模型通过双向特征表示模型提取舆情特征,针对舆情数据本身较小时易导致的过拟合问题,通过数据增强、抽取模型转换器输出进行混合池化、L2正则和训练早停的方式提高模型的泛化能力。[结果/结论]实验结果表明,与传统卷积神经网络和长短期记忆网络相比,针对舆情特点优化后的双向自编码网络表现出更优秀的分类效果,可以很好
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