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針對中文微博全局性情感傾向分類的準(zhǔn)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(wǎng)絡(luò)組成，適用于處理向量、數(shù)組以及更高維度的數(shù)據(jù)。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(jù)主題標(biāo)簽的高斯分布判斷情感傾向；最后將幾次判斷結(jié)果進行加權(quán)得到最終的分類結(jié)果。實驗結(jié)果表明，該算法平均查準(zhǔn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)（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(zhǔn)確性，同時減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)量，降低匹配計算的復(fù)雜度。
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