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基于Keras框架下的网络电影数据分析

论文摘要

情感分析的商业价值在于可以通过文字分析可提早得知用户对公司或产品的观感,以调整销售策略的方向。为了实现对电影数据的情感分析,本文基于Keras框架设计并建立了多层感知器模型（Multi-Layer Perceptron,MLP）、递归神经网络（Recursive Neural Network,RNN）和长短时记忆（Long Short Term Memory,LSTM）三种深度学习模型并进行训练评估和预测,通过对IMDb数据集的影评文字进行分析,最终可以较好地预测出影评文字褒贬的情感倾向。

论文目录

  • 1 模型介绍
  •   1.1 多层感知机原理
  •   1.2 RNN模型原理
  •   1.3 LSTM模型原理
  • 2 实验
  •   2.1 实验环境、数据集和评估指标
  •   2.2 基于Keras框架的程序设计流程图
  • 2实验结果分析
  • 4 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 方碧云

    关键词: 神经网络,框架,网络电影数据集,情感分析

    来源: 电脑知识与技术 2019年34期

    年度: 2019

    分类: 信息科技

    专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术

    单位: 长江大学电子信息学院

    分类号: TP391.1;TP18

    DOI: 10.14004/j.cnki.ckt.2019.4023

    页码: 14-16

    总页数: 3

    文件大小: 1737K

    下载量: 302

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/0e7d9a1e5fe612c51646090a.html