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作品数：752被引量：2030H指数：21
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基于Bert-RetNet的文本情感分类研究
《信息与电脑》2024年第24期134-138,共5页阚齐 王跟成 
自谷歌推出Transformer以来,其在自然语言处理方面展现出了强大的性能,且可以并行训练。但是Transformer训练的并行性是以低效推理为代价,这让Transformer不适合部署。不断增长的序列长度会增加GPU内存消耗和延迟,并降低推理速度。当前...
关键词：Bert-RetNet 文本情感分类 TRANSFORMER 
融合深度学习与自然语言处理的文本情感分析研究被引量：2
《信息与电脑》2023年第20期82-84,共3页刘挺 
文章提出一种混合的粒子群优化算法(Partical Swarm Optimization,PSO)与卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)结合双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi-LSTM)的PSO-CNN-BiLSTM模型。该模型...
关键词：情感分析 深度学习 自然语言处理 粒子群优化算法(PSO) 
基于RoBERTa和Bi-GRU的文本情感分析研究
《信息与电脑》2023年第17期21-23,共3页罗嘉俊 付博宇 
电商平台的用户评论是影响消费者决策的关键因素。在大量的评论中,如何正确地挖掘顾客的情绪,从而提高产品质量、服务质量、销售量,具有很大的商业价值。文章运用深度学习方法,对电子商务评论中的情绪倾向性进行了深入研究。采用了长短...
关键词：情感分析 RoBERTa 双向门控循环网络 
基于深度学习的文本情感分析研究被引量：1
《信息与电脑》2022年第3期84-86,共3页谢彩云 何明志 周攀峰 彭琳 李宣颖 
2020年度江西省教育厅科学技术研究项目“基于深度学习的文本情感分析研究”(项目编号:GJJ203109);2021年校级大学生创新训练项目“基于向量机模型(SVM)和卷积神经网络模型(CNN)的文本情感分析研究”。
随着时代的迅速发展,计算机和互联网已经完全融入了人们的生活、学习和工作当中,在浩瀚的网络海洋里,人们通过各种方式留下自己的足迹,例如在淘宝、微博、微信、QQ、博客以及各种论坛等平台进行各种网络活动。正是这些聊天记录、评论记...
关键词：深度学习 卷积神经网络 支持向量机模型 网络舆情 情感分析 
基于情感词典的文本情感分数计算模型被引量：4
《信息与电脑》2021年第22期56-58,62,共4页宋冠谕 程登 张森 刘威 丁晓雯 
本文通过情感数值化表达文本情感强度,利用情感词典进行词语级情感分析,并根据前置关联词命中的词典,对情感基础分数进行加权计算,最终获得文本的整体情感分数。细化的文本情感数据,可用于智能语音系统后续拓展,使服务方作出针对性的系...
关键词：情感数值化 情感词典 词语级情感分析 
基于Paddlepaddle的新冠疫情期间文本情感分析模型被引量：4
《信息与电脑》2021年第7期189-191,共3页郑耀东 李旭峰 
为了分析疫情期间网民情绪变化趋势,笔者爬取新冠疫情爆发初期的微博相关讨论话题,应用百度PaddlePaddle深度学习平台,通过预训练模型ERNIE结合fine-tune实现迁移学习,并构建基于Paddlepaddle的文本情感分析模型,有助于政府部门做好科...
关键词：情感分析 深度学习 PaddlePaddle ERNIE 
基于BERT模型和双通道注意力的短文本情感分析方法
《信息与电脑》2021年第5期41-43,共3页金华涛 
语篇情绪分析是自然语言处理的热门研究内容之一,已广泛应用在很多领域。因为主题建模能够发现隐含的语义结构,所以很多学者提出了基于主题模型的情感分析模型,虽然都考虑了语篇语境,但是还缺乏对情感语境的考虑和整合。针对情感分析任...
关键词：BERT模型 双通道注意力 短文本情感分析 
基于注意力机制的微博文本情感分类模型被引量：1
《信息与电脑》2020年第19期52-54,共3页师贝贝 
随着信息时代的到来,微博作为数据共享和信息服务的载体,已成为大众化服务模式下意见发布和情感反馈的平台。为了更好地研究微博文本情感分析,本文以biGRU为基础,提出了一种基于注意机制的文本情感分类模型。通过实验研究,将该模型与其...
关键词：注意力机制 biGRU 微博文本 情感分析 
基于LSTM的商品评论文本情感分类研究
《信息与电脑》2020年第7期38-40,共3页刘同娟 贾翠翠 
近年来,人们的消费方式逐渐由线下转变为线上,在线评论文本在人们是否进行消费活动中起到了主导作用,但不同的人对商品的不同方面的重视程度不同,所以笔者对传统的单一的文本情感分析方法进行了改进。首先根据评价对象对评论进行分类,...
关键词：主题分类 深度学习 LSTM 
基于机器学习的社交媒体文本情感分析研究被引量：4
《信息与电脑》2019年第20期44-47,共4页严军超 赵志豪 赵瑞 
南京理工大学本科生科研训练“百千万”计划立项资助（国家级项目）（项目编号：201810288031）
针对当前文本情感分析精度不高的问题,将多类算法应用于文本分析。为了减少样本训练的负担,评论文本经过预处理、分词、去停用词和提取特征词向量以后,采用多种算法对文本进行处理,保留样本的原始数据特征。笔者分别使用朴素贝叶斯算法...
关键词：分词 SVM RNN 社交媒体 情感分析 
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