| 基于深度学习的韩国语文本情感分类 |
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| 引用本文： | 赵天锐.基于深度学习的韩国语文本情感分类[J].智能计算机与应用,2021,11(5):82-87. |
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| 作者姓名： | 赵天锐 |
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| 作者单位： | 战略支援部队信息工程大学洛阳校区,河南洛阳471000 |
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| 摘 要： | 文本情感分析(又称意见挖掘),是对带有情感倾向的文本进行分析、处理、归纳和推理的过程.本文提出将卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)相结合,作为提取文本特征的方式,而后添加自注意力(Self-Attention)机制形成情感分析模型.通过在自建的NAVER电影评论数据库中进行比较实验,证明本文模型的分类准确率可达90.32％,较SVM、CNN、LSTM、Bi-LSTM等模型有较大的性能提升.该方法不仅可以较好地完成韩语短文本情感分析,对其它非通用语种和领域的情感分析任务也具备参考和借鉴意义.
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| 关 键 词： | 韩语 情感分析 FastText CNN Bi-LSTM Self-Attention |
Sentiment analysis of Korean text based on deep learning |
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| ZHAO Tianrui.Sentiment analysis of Korean text based on deep learning[J].INTELLIGENT COMPUTER AND APPLICATIONS,2021,11(5):82-87. |
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| Authors: | ZHAO Tianrui |
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| Keywords: | |
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