基于多重卷积循环网络舆情分析方法的研究

舆情分析；情感分析；深度学习；卷积神经网络；

针对规模化、精确化网络舆情分析的需求，文中对文本情感的分析方法进行了研究。通过结合深度学习中卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的优点，提出了多重卷积循环网络（CRNN）。该网络既保留了CNN深层次、拟合能力强的特性，又引入RNN中的长短记忆单元（LSTM），提升网络对于长文本序列的分析能力。基于该网络，其对网络舆情的分析方法流程进行了设计。仿真结果表明，所提出的方法在标准数据集NLPCC2013上，准确率、召回率和F1值相较于RNN、CNN网络分别可以提升约6%、2%和2%。

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论【只为小站】经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见版权及免责申明

基于多重卷积循环网络舆情分析方法的研究

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

个人信息

热门下载

最新下载