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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
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1 平恩鹏 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
网络舆情
情感分析
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
半月刊
1003-9767
11-2697/TP
北京市东城区北河沿大街79号
chi
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