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基于自然语言处理技术和多层LSTM融合模型的在线文本情感识别方法
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作者 宋杰 《兰州文理学院学报(自然科学版)》 2026年第2期32-37,共6页
识别评论等在线文本中隐藏的情感信息对于明确网络舆论动向,从而进行积极正向的网络舆论引导具有重要意义.为此,本文提出一种基于自然语言处理技术和多层LSTM融合模型的在线文本情感识别方法.首先,应用4种自然语言处理技术对在线文本实... 识别评论等在线文本中隐藏的情感信息对于明确网络舆论动向,从而进行积极正向的网络舆论引导具有重要意义.为此,本文提出一种基于自然语言处理技术和多层LSTM融合模型的在线文本情感识别方法.首先,应用4种自然语言处理技术对在线文本实施预处理,包括去停用词技术、分词技术、特征词提取技术及文本表述技术;然后,融入CNN网络,构建多层LSTM融合模型,其中CNN层负责捕捉文本局部关键特征,LSTM层负责挖掘文本上下文依赖关系,以文本表述中的特征向量为输入,识别出在线文本情感类别.实验结果表明,本文方法的F1值更大,时间复杂度更低,能够高效完成更为准确且全面的在线文本情感识别. 展开更多
关键词 自然语言处理技术 CNN网络 多层LSTM融合模型 在线文本情感识别方法
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