基于CNN和B-LSTM的文本处理模型研究

针对文本情感分类准确率不高的问题,在卷积神经网络CNN和栈式双向长短时记忆网络B-LSTM的基础上,提出了一种新的情感分析训练模型CNN-BLSTM.该模型利用CNN的卷积操作对词向量进行处理,提取词向量的强度特征,再输入到B-LSTM中进行上层建模,对句子进行处理.结果表明:CNN-B-LSTM模型的情感分类准确率比CNN和B-LSTM模型更高,差错率大约分别降低了4%和1%,具有一定的效果优势.