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電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>嵌入式技術論文>基于長短期記憶模型的多維主題模型

基于長短期記憶模型的多維主題模型

2017-12-14 | rar | 0.76 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹

  針對中文微博全局性情感傾向分類的準確性不高的問題,提出基于長短期記憶模型的多維主題模型( MT-LSTM)。該模型是一個多層多維序列計算模型,由多維長短期記憶(LSTM)細胞網絡組成,適用于處理向量、數組以及更高維度的數據。該模型首先將微博語句分為多個層次進行分析,縱向以三維長短期記憶模型( 3D-LSTM)處理詞語及義群的情感傾向,橫向以多維長短期記憶模型( MD-LSTM)多次處理整條微博的情感傾向;然后根據主題標簽的高斯分布判斷情感傾向;最后將幾次判斷結果進行加權得到最終的分類結果。實驗結果表明,該算法平均查準率達9l%,最高可達96.5%;中性微博查全率高達50%以上。與遞歸神經網絡(RNN)模型相比,該算法F一測量值提升40%以上;與無主題劃分的方法相比,細致的主題劃分可將F一測量值提升11. 9%。所提算法具有較好的綜合性能,能夠有效提升中文微博情感傾向分析的準確性,同時減少訓練數據量,降低匹配計算的復雜度。

基于長短期記憶模型的多維主題模型

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