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网络舆情自动感知关键技术研究
网络舆情自动感知关键技术研究
作者:
平恩鹏
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
网络舆情
情感分析
深度学习
RNN网络
LSTM网络
摘要:
笔者利用卷积神经网络,构建网络舆情自动感知模型.首先采用LSTM模型对网络文本分词结果的词向量进行处理,以获取网络舆情信息的上下文信息,然后使用Sigmoid进行情感分类,自动感知网络舆情信息所蕴含的情感.由谭松波语料库的情感感知模型结果可知,本研究的网络舆情感知模型,具有更高的评价准确性,可为网络舆情的自动感知与监控提供依据与支持.
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文献信息
篇名
网络舆情自动感知关键技术研究
来源期刊
信息与电脑
学科
工学
关键词
网络舆情
情感分析
深度学习
RNN网络
LSTM网络
年,卷(期)
2019,(23)
所属期刊栏目
人工智能与识别技术
研究方向
页码范围
104-106
页数
3页
分类号
TP391.1
字数
语种
中文
DOI
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作者信息
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单位
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平恩鹏
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深度学习
RNN网络
LSTM网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息与电脑
主办单位:
北京电子控股有限责任公司
出版周期:
半月刊
ISSN:
1003-9767
CN:
11-2697/TP
开本:
出版地:
北京市东城区北河沿大街79号
邮发代号:
创刊时间:
语种:
chi
出版文献量(篇)
16624
总下载数(次)
72
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