基于词向量与CNN-BIGRU的情感分析研究.docx
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"基于词向量与CNN-BIGRU的情感分析研究" 本文研究基于词向量与CNN-BIGRU的情感分析模型,旨在解决传统情感分析模型的局限性。传统的情感分析模型中,卷积神经网络(CNN)模型和循环神经网络(RNN)模型是最重要的两个模型,但CNN只能提取文本局部信息,RNN容易陷入梯度爆炸问题。 为了解决上述问题,本文提出了一种将CNN与双层双向门控循环单元(BIGRU)相结合的方法。这种方法结合了CNN能够提取局部特征和双层BIGRU能够提取上下文语义并加强特征信息的优点。 此外,在情感分析文本中经常会存在语言上的不规范性,影响文本提取的准确性。针对该问题,本文提出在原先的词向量计算模型中引入Attention机制来聚焦文本的重要信息。实验结果表明,该模型的准确率相比不引入Attention机制时提高了1.21%,相比CNN-BILSTM模型提高了1.58%,相比CNN-BIGRU模型提高了1.39%。 Convolutional Neural Network(CNN)是一种常用的深度学习算法,可以对文本进行特征提取。但是,CNN只能提取局部特征,无法提取上下文语义。Recurrent Neural Network(RNN)是一种常用的序列模型,可以对文本进行序列处理。但是,RNN容易陷入梯度爆炸问题。 双层双向门控循环单元(BIGRU)是一种改进的RNN模型,可以同时处理上下文语义和局部特征。BIGRU模型可以捕捉到文本中的长期依赖关系,提高文本的分析准确性。 Attention机制是一种常用的机制,可以聚焦文本的重要信息。在情感分析中,Attention机制可以帮助模型聚焦于文本中的关键词,从而提高分析的准确性。 词向量是一个常用的文本表示方法,可以将文本转换为向量形式,使文本更容易被机器学习算法处理。词向量可以捕捉到文本中的语义信息,提高文本的分析准确性。 情感分析是一种常用的自然语言处理技术,可以对文本的情感信息进行分析和提取。情感分析可以应用于多种领域,如客户服务、市场研究、舆论分析等。 本文基于词向量与CNN-BIGRU的情感分析模型可以解决传统情感分析模型的局限性,提高文本的情感分析准确性。该模型可以应用于多种领域,对于自然语言处理和机器学习领域具有重要的意义。
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