论文摘要
情感性评论能反映出人们的意见信息,对这些文本进行情感分析可以获得许多有价值的信息。将CNN和LSTM相结合,对公开的电影评论数据集IMDB分别采用CNN、LSTM和CNN-LSTM模型进行情感分析和研究比较。实验结果表明,CNN-LSTM网络模型比单个的CNN网络模型和单个LSTM网络模型具有更高的精度,可以解决这种短文本中的情感分析问题。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 孙敏,李旸,余大为,张恩宝,李倩倩
关键词: 情感分析,电影评论
来源: 洛阳理工学院学报(自然科学版) 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 安徽农业大学信息与计算机学院
分类号: TP391.1;TP183
页码: 71-77
总页数: 7
文件大小: 1853K
下载量: 702
相关论文文献
- [1].基于CNN-LSTM的短期电力负荷预测研究[J]. 科技创新与应用 2020(01)
- [2].基于CNN-LSTM的太阳能光伏组件故障诊断研究[J]. 电子技术应用 2020(04)
- [3].基于CNN-LSTM的活动识别方法[J]. 计算机工程与科学 2019(09)
- [4].基于CNN-LSTM的混凝土坝渗流预测[J]. 水电能源科学 2020(09)
- [5].基于模式识别和集成CNN-LSTM的阵发性房颤预测模型[J]. 浙江大学学报(工学版) 2020(05)
- [6].基于CNN-LSTM网络的声纹识别研究[J]. 计算机应用与软件 2019(04)
- [7].基于CNN-LSTM的股票中长期趋势预测[J]. 电子技术与软件工程 2020(04)
- [8].基于CNN-LSTM网络模型的风电功率短期预测研究[J]. 华东交通大学学报 2020(04)
- [9].基于CNN-LSTM心音分类方法的研究[J]. 现代信息科技 2019(22)
- [10].基于CNN-LSTM架构神经网络的桥梁损伤位置识别[J]. 价值工程 2020(05)
- [11].基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法[J]. 电力系统自动化 2019(08)
- [12].基于CNN-LSTM的配电网供电能力研究[J]. 国外电子测量技术 2019(09)
- [13].基于CNN-LSTM神经网络研究股票价格的变动[J]. 经济研究导刊 2020(02)
- [14].基于CNN-LSTM混合模型的入侵检测算法研究[J]. 网络安全技术与应用 2020(05)
- [15].基于CNN-LSTM的用户购买行为预测模型[J]. 计算机应用与软件 2020(06)
- [16].基于CNN-LSTM网络的睡眠分期研究[J]. 微型机与应用 2017(17)
- [17].基于CNN-LSTM的机器人触觉识别与自适应抓取控制[J]. 仪器仪表学报 2019(01)
- [18].运用CNN-LSTM混合模型的短文本分类[J]. 空军预警学院学报 2019(04)
- [19].基于CNN-LSTM的歌曲音频情感分类[J]. 通信技术 2019(05)
- [20].基于字词混合向量的CNN-LSTM短文本分类[J]. 信息技术与信息化 2019(01)
- [21].基于CNN-LSTM的QAR数据特征提取与预测[J]. 计算机应用研究 2019(10)
- [22].基于多流CNN-LSTM网络的群体情绪识别[J]. 计算机应用研究 2018(12)
- [23].利用并联CNN-LSTM的调制样式识别算法[J]. 信号处理 2019(05)