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摘要
针对目前用于文本情感分析神经网络非常缺乏的问题,提出了一种级联RNN的体系结构。该体系结构首先将RNN放在全局平均池化层上,用于捕获与CNN之间的长期依赖关系,然后通过GloVe嵌入方法对词向量进行处理,最终作为输入数据,进行训练。该方法与Twitter语料库中的基线模型相比,实验表现出更好的情感分类效果,该方法在Twitter情感语料库中最高识别率可达88.86%,从而为情感分析提供可靠的依据。并且它具有超参数调整功能,能够减少更高性能的参数的数量。
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单位川北幼儿师范高等专科学校; 商丘职业技术学院; 郑州工程技术学院
