基于LSTM模型的用户情感分析方法研究

用户情感分析作为自然语言处理领域的一个重要任务,旨在从用户的文本内容中自动识别情感倾向。提出了一种基于长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络的用户情感分析方法,在文本序列建模和情感分类方面取得了显著成果。使用预训练的词向量模型来捕获单词语义,并利用LSTM模型对文本序列进行建模。通过在119988条文本数据集上进行训练,LSTM模型对用户情感分析的准确率为99.13%,能达到良好的分类效果。

脉络宁联用依达拉奉治疗急性脑梗死临床观察

目的探讨脉络宁注射液联合依达拉奉治疗急性脑梗死的临床疗效。方法将128例急性脑梗死患者随即分为治疗组和对照组。在给予基础治疗的前提下,治疗组给予脉络宁注射液联合依达拉奉;对照组给予低分子右旋糖酐联合复方丹参注射液的传统治疗方案。两组均以14d为1个疗程。结果治疗组总有效率为93.83%,对照组总有效率为72.34%。两组总有效率比较差异有统计学意义(P<0.01)。两组均未发生不良反应。结论脉络宁注射液联合依达拉奉治疗急性脑梗死能有效改善脑组织血液循环,促进患者神经功能恢复。