10.3969/j.issn.1000-386x.2018.08.018
文本情感分析的深度学习方法
情感分析方法从浅层学习不断地向深度学习探索.在深度学习当中,循环神经网络(RNN)由于学习层数的加深,会导致一定的梯度弥散的问题,由此人们提出一种长短时记忆(LSTM)网络模型解决该问题.提出一种神经网络架构模型——MultiGRU,采用LSTM的一个重要变种GRU(Gated Recurrent Unit)进行模型构建.MultiGRU利用GRU进行多层堆叠,以减少信息丢失.实验论证该模型在损失等方面的表现比LSTM等模型更好.
情感分析、深度学习、LSTM、MultiGRU
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
2018-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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