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本文通过进行大量预处理工作,将经过词袋模型和Word2Vec两种不同向量化方法处理后的文本数据分别输入到SVM和LSTM模型中,训练出可以识别文本情感倾向的模型.进而对新产生的评论进行分类.根据实际数据量的倾斜状况,基于传统机器学习算法支持向量机(SVM),本文提出双层支持向量机,采用2种不同的方法分别训练模型并预测.最后再使用深度学习算法长短时记忆模型(LSTM)再次训练并预测,并对这3种方法做出比较和总结.结果显示,双层SVM比单层SVM的准确度提高了8个百分点;而LSTM比单层SVM低了2个百分点,比双层SVM低了接近10个百分点. 相似文献
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各种类型的深度神经网络模型已被应用到时序分析中,但基于频域的神经网络与时域的线性模型融合仍然缺乏有效的模型.提出一种基于多级小波分解的深度网络和差分自回归移动平均模型相融合的方法(mWDLNet),时序信号经小波分解到频域,由卷积神经网络和长短期记忆网络提取时序信号的空间和时间维度特征,同时利用差分自回归移动平均模型(... 相似文献
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