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電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子論文>嵌入式技術(shù)論文>基于長(zhǎng)短期記憶模型的多維主題模型

基于長(zhǎng)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(duì)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(zhǎng)短期記憶模型的多維主題模型( MT-LSTM)。該模型是一個(gè)多層多維序列計(jì)算模型,由多維長(zhǎng)短期記憶(LSTM)細(xì)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(gè)層次進(jìn)行分析,縱向以三維長(zhǎng)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(zhǎng)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(jìn)行加權(quán)得到最終的分類結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法平均查準(zhǔn)率達(dá)9l%,最高可達(dá)96.5%;中性微博查全率高達(dá)50%以上。與遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)模型相比,該算法F一測(cè)量值提升40%以上;與無主題劃分的方法相比,細(xì)致的主題劃分可將F一測(cè)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(shí)減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)量,降低匹配計(jì)算的復(fù)雜度。

基于長(zhǎng)短期記憶模型的多維主題模型

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