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基于跳轉(zhuǎn)LSTM-CNN模型的Twitter情感分析

     
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摘要

針對(duì)LSTM-CNN網(wǎng)絡(luò)模型接收句子輸入訓(xùn)練時(shí)間長、處理較長文本時(shí)效率低下問題,提出了一種基于跳轉(zhuǎn)的LSTM-CNN模型.新的模型首先在讀取文本序列時(shí)進(jìn)行跳轉(zhuǎn)判斷,即在每一步中,利用兩層感知機(jī)從前向序列、后向序列和當(dāng)前單詞中提取信息,確定是否跳過當(dāng)前單詞.然后利用LSTM分析跳轉(zhuǎn)后的序列語義以及提取其特征,在CNN模型進(jìn)一步提取局部特征.最后合并到較小的維度,并以正或負(fù)標(biāo)簽輸出.相比基于LSTM-CNN的模型,上述方法大大降低了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間,在效率和性能上都產(chǎn)生更好的效果.

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