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摘要
基于电力行业的服务特性,需要对用户各种自然语言评论和主观体验等进行情感分析,这样可以改进服务,提高服务质量,提高用户满意度.从电力故障维修数据中,利用基于深度学习的自然语言处理方法对维修结果记录进行情感分析,针对循环神经网络记忆性短的缺点,采用长短时记忆网络进行处理,克服了现在浅层学习不能自主提取特征、自主抽象,因而处理复杂事物能力有限,泛化能力差的缺点.本文在90 000多条电力故障维修记录语料上进行了实验,与循环神经网络、卷积神经网络、径向基函数神经网络进行对比,证明本文基于长短时记忆网络的情感分析模型准确率更高,效果更好.
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