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基于AC-BiGRU网络的文本情感分析模型

王鹏付伟

哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院

摘要:本文针对一般神经网络在文本情感分析的有效性和准确度问题,提出了一种基于AC-BiGRU网络的文本情感分析模型。首先,利用卷积层从文本中提取n-gram特征,并降低文本维数。然后,通过双向门控神经网络来提取前向和后向上下文特征,通过注意机制赋予词语不同的权重,以增强对全文情感的理解。最后,使用交叉熵作为损失函数以降低随机梯度下降过程中梯度消失的风险,选择Adam优化器来优化网络的损失函数来提高反向传播算法的效率。实验表明,相比一般单一的神经网络的文本情感分析模型准确率有明显提升,较大程度上保证了所提模型的有效性。
  • 专辑:

    电子技术及信息科学

  • 专题:

    计算机软件及计算机应用

  • 分类号:

    TP391.1

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