| 基于特征融合的文本情感分类 |
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| 引用本文： | 李清旭,张琛,成雪.基于特征融合的文本情感分类[J].广东电脑与电讯,2022(1):1-6,12. |
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| 作者姓名： | 李清旭 张琛 成雪 |
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| 作者单位： | 甘肃政法大学网络空间安全学院,甘肃 兰州 730070 |
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| 基金项目： | 甘肃省高等学校科研项目;国家社会科学基金 |
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| 摘 要： | 虽然卷积神经网络(CNN)可以提取局部特征,长短期记忆网络(LSTM)可以提取全局特征,它们都表现出了较好的分类效果,但CNN在获取文本的上下文全局信息方面有些不足,而LSTM容易忽略词语之间隐含的特征信息.因此,提出了用CNN_BiLSTM_Attention并行模型进行文本情感分类.首先,使用CNN提取局部特征,同...
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| 关 键 词： | 文本分类 CNN 注意力机制 BiLSTM CNN_BiLSTM_Attention并行模型 |
Text Sentiment Classification Based on Feature Fusion |
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| LI Qing-xu,ZHANG Chen,CHENG Xue.Text Sentiment Classification Based on Feature Fusion[J].Computer & Telecommunication,2022(1):1-6,12. |
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| Authors: | LI Qing-xu ZHANG Chen CHENG Xue |
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