情感分析：深度学习

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资料集用于训练和验证模型的Twitter数据集是密歇根大学Kaggle竞赛数据集和Neik Sanders创建的“ Twitter情感语料库”的组合。这些数据集总共包含1,578,627条标记为正或负的推文。您可以获取数据集！我们还在嵌入层中使用了GloVe（单词表示的全球向量）进行了预训练。（您可以下载Twitter的Glove ^^ 火车我们通过多种方式处理数据，例如： URL被标记替换。连续重复两次以上的任何字母都将被该字母的2次重复替换（例如，“ sooooo”被替换为“ soo”）使用dicos数据集修复错误的单词几个表情符号被代币替换所有推文均小写。我们结合使用LSTM和CNN 结果我们得到的准确性因素到83,7％，在这种高8.5％，用相同的数据集。注意：该项目中的所有文件都在运行

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