文本情感分析的深度学习方法

• 作者: 李珊 邢长征
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分析 深度学习 LSTM MultiGRU
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 数据工程
• 页码范围: 102-106
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3518字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.08.018

摘要

情感分析方法从浅层学习不断地向深度学习探索.在深度学习当中,循环神经网络(RNN)由于学习层数的加深,会导致一定的梯度弥散的问题,由此人们提出一种长短时记忆(LSTM)网络模型解决该问题.提出一种神经网络架构模型——MultiGRU,采用LSTM的一个重要变种GRU(Gated Recurrent Unit)进行模型构建.MultiGRU利用GRU进行多层堆叠,以减少信息丢失.实验论证该模型在损失等方面的表现比LSTM等模型更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邢长征	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	41	277	10.0	14.0
2	李珊	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	1	8	1.0	1.0