[1]孙靖超.基于优化深度双向自编码网络的舆情情感识别研究*[J].情报杂志,2020,(06):159.
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基于优化深度双向自编码网络的舆情情感识别研究*()
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《情报杂志》[ISSN:1002-1965/CN:61-1167/G3]

卷:
期数:
2020年06期
页码:
159
栏目:
出版日期:
2020-06-07

文章信息/Info

Title:
Sentiment Analysis of Network Public Opinion Based on OptimizedBidirectional Encoder Representations from Transformers
作者:
孙靖超
中国人民公安大学侦查与刑事科学技术学院 北京 100076
关键词:
网络舆情舆情监测情感识别深度双向自编码
摘要:
[目的/ 意义] 情感识别一直是网络舆情领域的研究热点,为解决传统文本表示模型无法根据语境对词语进行理解,且在小数据集下识别效果不好的问题,设计了一种基于优化深度双向自编码网络的舆情情感识别模型。[方法/ 过程]模型通过双向特征表示模型提取舆情特征,针对舆情数据本身较小时易导致的过拟合问题,通过数据增强、抽取模型转换器输出进行混合池化、L2 正则和训练早停的方式提高模型的泛化能力。[ 结果/ 结论] 实验结果表明,与传统卷积神经网络和长短期记忆网络相比,针对舆情特点优化后的双向自编码网络表现出更优秀的分类效果,可以很好的识别舆情情感。

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更新日期/Last Update: 1900-01-01