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| 一种基于Python的机器学习情感分析方法研究 | |
| 引用本文： | 薛涛.一种基于Python的机器学习情感分析方法研究[J].佳木斯大学学报,2020,38(3):55-58. |
| 作者姓名： | 薛涛 |
| 作者单位： | 运城师范高等专科学校数计系,山西 运城044000 |
| 基金项目： | 全国高等院校计算机基础教育研究会 |
| 摘 要： | 探讨中文情感分析的问题,设计了一个基于Python的机器学习情感分析方法。该方法首先使用连续词袋(CBOW)模型来捕获单词的语义特征,并将单词转换为高维向量。然后,使用堆叠式双向长短记忆(SBLSTM)神经网络对单词向量进行特征提取。接下来应用二元分类器通过语义和上下文特征来进行情感预测分析。最后,采用从新浪微博收集的真实数据集进行实验。实验结果表明,本方法比现有的机器学习模型具有更好的性能。 |
| 关 键 词： | Python编程语言 LSTM网络 情感分析 |
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