基于深度学习的古诗词情感分析  

作　　者：李靓玥 

机构地区：[1]长江大学计算机科学学院,湖北荆州434020

出　　处：《电脑编程技巧与维护》2024年第5期124-126,共3页Computer Programming Skills & Maintenance

摘　　要：自然语言处理(NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要研究方向。文本分类作为NLP领域常见的任务之一,其在古诗词分析领域的应用并不多。研究将NLP技术应用于古诗词情感分析,对不同古诗词的情感进行分类判断。首先,利用Word2vec方法训练词向量模型,对文本进行向量化处理;其次,构建双向长短期记忆网络(BiLSTM)模型对古诗词进行3种情感分类。通过实验,证实该模型的精确率达到77%,取得了较好的古诗词情感分析结果,验证了模型的有效性。

关 键 词：古诗词 深度学习 BiLSTM模型 情感分析 

分 类 号：I207.2[文学—中国文学] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.1[自动化与计算机技术—控制科学与工程]