本文關鍵詞：基于循環(huán)神經網(wǎng)絡的互聯(lián)網(wǎng)短文本情感要素抽取

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【摘要】：針對大數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)短文本信息,比較幾種深度循環(huán)神經網(wǎng)絡(Recurrent Neural Networks,RNN)模型,提出了一種基于雙向長短時記憶(Bidirectional Long Short-Term Memory,BLSTM)的循環(huán)神經網(wǎng)絡模型的互聯(lián)網(wǎng)短文本情感要素抽取方法。實驗結果表明,該方法不僅可以有效完成互聯(lián)網(wǎng)短文本中情感要素抽取工作,而且明顯提高了抽取準確率。
【作者單位】： 中原工學院;
【關鍵詞】： 互聯(lián)網(wǎng)短文本 情感要素抽取 循環(huán)神經網(wǎng)絡 自然語言處理 深度學習
【基金】：國家自然科學基金項目(U1304611) 河南省科技攻關項目(132102210186);河南省科技攻關項目(132102310284) 河南省教育廳科學技術研究重點項目(14A520015)
【分類號】：TP391.1;TP183
【正文快照】： 隨著互聯(lián)網(wǎng)與信息技術的高速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)的文本信息迅速膨脹。面對互聯(lián)網(wǎng)海量的文本數(shù)據(jù),準確、高效地從這些文本中挖掘觀點信息對網(wǎng)絡輿情分析具有重要意義。文本情感要素的抽取是指抽取情感詞語的評價對象以及評價對象屬性。因此,利用抽取的文本情感信息進行分析挖掘,對識別

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本文編號：928333