| 基于PSO-LSTM的中文微博情感分类研究 |
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| 引用本文： | 林伟.基于PSO-LSTM的中文微博情感分类研究[J].中国人民公安大学学报(自然科学版),2022,28(1):95-101. |
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| 作者姓名： | 林伟 |
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| 作者单位： | 西南政法大学刑事侦查学院,重庆 401120 |
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| 基金项目： | 西南政法大学刑事侦查学院资助项目;教育部人文社会科学研究项目 |
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| 摘 要： | 微博短文本蕴含着较为丰富的情感信息，基于微博数据的情感分析已成为网络舆情监测的重要任务。为提高中文微博情感分类效果，提出一种基于粒子群优化(PSO)的长短期记忆(LSTM)模型(PSO-LSTM)，该模型在LSTM模型的基础上进行了参数优化，能够更有效获取微博信息。实验以新冠肺炎疫情期间的微博数据集构建PSO-LSTM模型，与其它模型进行了比对实验。实验结果表明，PSO-LSTM模型能够有效提升中文微博情感分类的性能。
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| 关 键 词： | PSO LSTM 情感分类 中文微博 |
Research on Sentiment Classification of Chinese Microblog Based on PSO-LSTM |
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| LIN Wei.Research on Sentiment Classification of Chinese Microblog Based on PSO-LSTM[J].Journal of the People's Public Security University(Natural Science Edition),2022,28(1):95-101. |
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| Authors: | LIN Wei |
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