| 基于注意力与Bi-LSTM混合算法的车企舆情情感分析 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：494 K | |
| 標簽： 注意力机制 Bi-LSTM 车企舆情 | |
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| 文檔介紹：随着大数据时代的来临，网络舆情对消费者情感分析和商家营销策略产生重大影响。如何利用大数据技术提高车企舆情情感分析效能，受到文本挖掘研究者广泛关注。针对传统RNN在长文本分类中的长期依赖问题，提出了一种注意力机制与Bi-LSTM结合的混合分类算法（At-Bi-LSTM）。算法利用Bi-LSTM分析车企网络评论的情感，引入注意力机制计算不同单词对评论情感的贡献权重，降低长文本中无关词对分类结果的影响。实验证明，At-Bi-LSTM算法在车企舆情情感分类上取得了比朴素贝叶斯、SVM、LSTM更好的分类效果。 | |
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