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基于长短期记忆模型的多维主题模型
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2017-12-14
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针对中文微博全局性情感倾向分类的准确性不高的问题，提出基于长短期记忆模型的多维主题模型（ MT-LSTM）。该模型是一个多层多维序列计算模型，由多维长短期记忆（LSTM）细胞网络组成，适用于处理向量、数组以及更高维度的数据。该模型首先将微博语句分为多个层次进行分析，纵向以三维长短期记忆模型（ 3D-LSTM）处理词语及义群的情感倾向，横向以多维长短期记忆模型（ MD-LSTM）多次处理整条微博的情感倾向；然后根据主题标签的高斯分布判断情感倾向；最后将几次判断结果进行加权得到最终的分类结果。实验结果表明，该算法平均查准率达9l%，最高可达96.5%；中性微博查全率高达50%以上。与递归神经网络（RNN）模型相比，该算法F一测量值提升40%以上；与无主题划分的方法相比，细致的主题划分可将F一测量值提升11. 9%。所提算法具有较好的综合性能，能够有效提升中文微博情感倾向分析的准确性，同时减少训练数据量，降低匹配计算的复杂度。
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