情感分析是目前自然语言处理领域最广泛的需求和最普遍的应用之一。近年来,随着机器学习、深度神经网络等技术的发展,情感分析领域的研究也有了许多突破性进展。其中,长短期记忆神经网络(Long-Short Term Memory,LSTM)是适用于长序列预...情感分析是目前自然语言处理领域最广泛的需求和最普遍的应用之一。近年来,随着机器学习、深度神经网络等技术的发展,情感分析领域的研究也有了许多突破性进展。其中,长短期记忆神经网络(Long-Short Term Memory,LSTM)是适用于长序列预测的一种特殊的循环神经网络,在时序分析领域有着广泛的应用。本文利用LSTM网络,结合Word2vec技术,在大规模评论文本数据集上进行实验,发现LSTM在情感分析尤其是情感极性判断上有着较好的表现。展开更多
文摘情感分析是目前自然语言处理领域最广泛的需求和最普遍的应用之一。近年来,随着机器学习、深度神经网络等技术的发展,情感分析领域的研究也有了许多突破性进展。其中,长短期记忆神经网络(Long-Short Term Memory,LSTM)是适用于长序列预测的一种特殊的循环神经网络,在时序分析领域有着广泛的应用。本文利用LSTM网络,结合Word2vec技术,在大规模评论文本数据集上进行实验,发现LSTM在情感分析尤其是情感极性判断上有着较好的表现。
