基于CNN-LSTM模型的情感分析研究

网络中存在着许多情感性评论和能反映出人们意见的信息,对这些文本进行情感分析可以获得许多有价值的结果。在情感分析的研究中,对特定的语境应选用与之相适应的算法模型,本文则是应用了相对较新的Pytorch深度学习框架,对斯坦福公开的影评数据分别采用CNN、LSTM和CNN-LSTM模型进行情感分析和比较研究。在对模型分别进行训练后,通过实验得到各模型在处理这份影评数据时的性能指标。实验结果表明,结合了预训练词向量的CNN-LSTM模型在实验中表现较佳,证明了本文分析方法的有效性,并可为相关情感分析模型的优化提供一定的意义。

基于深度学习的继电保护故障诊断方法研究

文章基于深度学习技术探讨一种新的继电保护故障诊断方法,分析深度学习在继电保护故障诊断中存在的问题,提出基于卷积神经网络-长短期记忆网络(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory,CNN-LSTM)模型的故障诊断方法,详细介绍该模型的结构和算法实现过程。通过收集和处理实验数据,对所提出的方法进行验证,并与传统方法进行对比。结果表明,所提出的方法具有更好的故障诊断性能。最后对实验结果进行分析和讨论,进一步说明该方法的可行性和优越性。该研究为继电保护故障诊断提供了一种新的思路和方法,具有一定的理论和实际应用价值。