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摘要
Twitter作为人们表达观点的重要平台,已经成为文本情感分析的一个研究热点。文章提出一个基于多通道的LSTM-CNN模型,以twitter的tweets为研究对象,分析网络用户对该tweet的情感趋向,以验证该模型的有效性。引入深度学习理论,使用基于多通道的LSTM-CNN模型进行情感分析,以便更好地把握文本中的情感信息,提升情感分类的准确率。基于多通道的LSTM-CNN模型融合了CNN和LSTM的优点,在分析过长文本的情感特征时更加准确,适合twitter这种成段落的文本分析。实验结果表明,该模型在数据集上的准确率均优于SVM、LSTM和CNN。
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