| 基于注意力與Bi-LSTM混合算法的車企輿情情感分析 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>494 K | |
| 標(biāo)簽： 注意力機(jī)制 Bi-LSTM 車企輿情 | |
| 所需積分：0分積分不夠怎么辦？ | |
| 文檔介紹：隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，網(wǎng)絡(luò)輿情對(duì)消費(fèi)者情感分析和商家營(yíng)銷策略產(chǎn)生重大影響。如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提高車企輿情情感分析效能，受到文本挖掘研究者廣泛關(guān)注。針對(duì)傳統(tǒng)RNN在長(zhǎng)文本分類中的長(zhǎng)期依賴問(wèn)題，提出了一種注意力機(jī)制與Bi-LSTM結(jié)合的混合分類算法（At-Bi-LSTM）。算法利用Bi-LSTM分析車企網(wǎng)絡(luò)評(píng)論的情感，引入注意力機(jī)制計(jì)算不同單詞對(duì)評(píng)論情感的貢獻(xiàn)權(quán)重，降低長(zhǎng)文本中無(wú)關(guān)詞對(duì)分類結(jié)果的影響。實(shí)驗(yàn)證明，At-Bi-LSTM算法在車企輿情情感分類上取得了比樸素貝葉斯、SVM、LSTM更好的分類效果。 | |
| 現(xiàn)在下載 | |
| VIP會(huì)員，AET專家下載不扣分；重復(fù)下載不扣分，本人上傳資源不扣分。 | |
注意力機(jī)制 相關(guān)資源
- 基于GBO-LSTM-Attention的器材消耗預(yù)測(cè)
- 工業(yè)控制系統(tǒng)安全威脅分類模型研究
- 基于機(jī)器閱讀理解的電力安全命名實(shí)體識(shí)別方法
- 基于Att-CBOW模型的術(shù)語(yǔ)標(biāo)準(zhǔn)擴(kuò)充方法
- 基于多尺度伸縮卷積與注意力機(jī)制的光伏組件缺陷分割算法
- 基于改進(jìn)YOLOv8的森林火災(zāi)探測(cè)技術(shù)研究
- 基于改進(jìn)Mask R-CNN的非結(jié)構(gòu)環(huán)境小目標(biāo)語(yǔ)義分割算法
- 一種改進(jìn)的基于Mask R-CNN的玉米大斑病實(shí)例分割算法
zhoubin333 的最新分享
- 基于雙模單包授權(quán)的公路零信任安全應(yīng)用研究*
- 基于區(qū)塊鏈的法檢司數(shù)據(jù)安全共享技術(shù)研究*
- 揭開(kāi)“算法的面紗”：關(guān)于構(gòu)建算法解釋框架的思考
- 企業(yè)“數(shù)據(jù)池”的商業(yè)秘密保護(hù)路徑探究
- 注意力經(jīng)濟(jì)下陪伴式人工智能平臺(tái)的侵權(quán)責(zé)任
- 數(shù)據(jù)抓取行為競(jìng)爭(zhēng)法規(guī)制中的利益衡量研究
- 基于同態(tài)的多對(duì)多電子投票方案設(shè)計(jì)*
- 基于策略和屬性隱藏的區(qū)塊鏈訪問(wèn)控制方法研究
Copyright ? 2005-2024 華北計(jì)算機(jī)系統(tǒng)工程研究所版權(quán)所有 京ICP備10017138號(hào)-2