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文本情感分析学习篇(三)_情感三分类 数据集

情感三分类 数据集

文本情感分析学习篇(三)

题目:Word2Vec+LSTM多类情感分类算法优化

文献:邬明强,邬佳明,辛伟彬.Word2Vec+LSTM 多类别情感分类算法优化.计算机系统应用,2020,29(1):130–136.

http://www.c-s-a.org.cn/1003-3254/7227.html

  1. 三分类的情感分类模型:消极  积极  中性
  2. 相对于Word2Vec+SVM准确率提高了10%
  3. Word2Vec之前是one-hot编码方式
  4. Jieba库 lcut 进行句子切分,多为向量表征词语,20维向量就可以表征1048576个词语,通过欧式距离或余弦相似度来表示词之间的距离。
  5. LSTM之前是RNN,因为RNN不具有长距离记忆能力,LSTM设计记住长期的信息。用“控制门的思想实现的
  6. 分类流程:Word2Vec分词,词向量
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