【摘 要】
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提出了一种基于支持向量机(support vector machines,SVM)的多通道卷积神经网络(convolutionnal neural network,CNN)和双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)的网络模型.模型将三个不同通道的CNN通道提取的文本特征和BiGRU模型通道提取到的文本信息进行拼接,将它们的输出向量作为SVM模型的输入,由SVM模型二分类给出文本的情感倾向.训练文章模型所用的数据集为谭松波酒店评论数据信息,从训练的
【机 构】
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河北经贸大学 河北石家庄 050062
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提出了一种基于支持向量机(support vector machines,SVM)的多通道卷积神经网络(convolutionnal neural network,CNN)和双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)的网络模型.模型将三个不同通道的CNN通道提取的文本特征和BiGRU模型通道提取到的文本信息进行拼接,将它们的输出向量作为SVM模型的输入,由SVM模型二分类给出文本的情感倾向.训练文章模型所用的数据集为谭松波酒店评论数据信息,从训练的准确度可知:与其他的模型相比,文章的模型有更高的准确率,可以得到更好的分类效果.
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