CNN与LSTM结合的语句级情感极性分析模型研究

摘要：

CNN与LSTM在情感分析任务中已有广泛应用,但单独应用CNN与LSTM模型时,模型自身的局限性限制了任务最重的分类准确率.文章结合CNN与LSTM,设计了两种情感极性分析模型,并对两种模型进行了论证.最后分别在两种数据集上测试了模型,并将结果与常规模型进行了比较.测试结果表明,这两种模型相比常规模型均达到了更高的分类准确率.

关键词：情感分析、自然语言处理、深度学习

所属期刊栏目：16

资助基金：新疆财经大学研究生科研创新项目;项目名称:基于深度学习的属性级情感极性分析研究;项目XJUFE2019K050

在线出版日期：2019-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：61-63,76