基于CNN和BiLSTM的文本情感分类

• 作者: 武姗姗
• 来源期刊: 信息记录材料
• 学科: 教育
• 关键词: 文本情感分类 Inception-v3 BiLSTM 深度学习
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 信息:技术与应用
• 页码范围: 80-81
• 页数: 2页
• 分类号: G642
• 字数: 1900字
• 语种: 中文

摘要

针对于文本情感分类任务,本文提出了混合深度神经网络模型CNN-Inception-BiLSTM.该模型利用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(BiLSTM)联合提取文本特征.实验结果表明,该模型的准确率和F1值分别为0.8823、0.8821,相比于BiLSTM、TextCNN等模型有显著提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	武姗姗		2	0	0.0	0.0