基于循环神经网络和注意力模型的文本情感分析

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文本情感分析是自然语言处理领域的一大分支,其发展不仅在自然语言处理领域有重大的影响,更是在政治、经济、社会科学等受人们主观观点影响较大的领域有着深远的影响。深度学习在文本情感分析中的作用越来越重要。将循环神经网络中的长短期记忆网络和前馈注意力模型相结合,提出一种文本情感分析方案。在基本长短期记忆网络中加入前馈注意力模型,并在Tensorflow深度学习框架下对方案进行了实现。根据准确率、召回率和F1测度等衡量指标,与现有的方案对比表明,提出的方案较传统的机器学习方法和单纯的长短期记忆网络的方法有明显的优势。
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