构建基于LDA主题模型和LSTM模型构建分类模型,以解决短文本情感分类问题.通过词嵌入法并融合LDA主题模型来扩展评论信息的特征表示方法以解决短文本数据稀疏,特征不明显等问题;引入LSTM构建分类模型,该模型可以记忆长程信息,通过不断学习文本上下文信息来更好地学习文本的特征信息.在评价文本数据集上作对比实验,相较于已有的模型,本文提出的情感分类模型在准确率、召回率、F1值等多个指标上具有更好的表现.
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