基于Keras框架下的网络电影数据分析
情感分析的商业价值在于可以通过文字分析可提早得知用户对公司或产品的观感,以调整销售策略的方向.为了实现对电影数据的情感分析,本文基于Keras框架设计并建立了多层感知器模型(Multi-Layer Perceptron,MLP)、递归神经网络(Recursive Neural Network,RNN)和长短时记忆(Long Short Term Memory,LSTM)三种深度学习模型并进行训练评估和预测,通过对IMDb数据集的影评文字进行分析,最终可以较好地预测出影评文字褒贬的情感倾向.
神经网络、Keras框架、网络电影数据集IMDb、情感分析
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TP393(计算技术、计算机技术)
2020-03-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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