【摘 要】
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针对文本情感分类准确率不高的问题,在卷积神经网络CNN和栈式双向长短时记忆网络B-LSTM的基础上,提出了一种新的情感分析训练模型CNN-BLSTM.该模型利用CNN的卷积操作对词向量
【机 构】
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河南大学软件学院,赛尔网络有限公司
【基金项目】
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河南省科技厅计划发展项目（182102210229）,赛尔网络下-代互联网创新项目（NGII20160204）
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针对文本情感分类准确率不高的问题,在卷积神经网络CNN和栈式双向长短时记忆网络B-LSTM的基础上,提出了一种新的情感分析训练模型CNN-BLSTM.该模型利用CNN的卷积操作对词向量进行处理,提取词向量的强度特征,再输入到B-LSTM中进行上层建模,对句子进行处理.结果表明:CNN-B-LSTM模型的情感分类准确率比CNN和B-LSTM模型更高,差错率大约分别降低了4%和1%,具有一定的效果优势.
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