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社交網(wǎng)絡(luò)作為社會(huì)生活不可或缺的一部分，針對(duì)其產(chǎn)生的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析已成為自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。鑒于深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠自動(dòng)構(gòu)建文本特征，人們已提出CNN（ convolutional neuralnetwork）、 BLSTM（ bidirectional long short-term memory）等模型來(lái)解決文本情感分析問(wèn)題，但還存在結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜或訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)等問(wèn)題，而B(niǎo)GRU（ bidirectional gated recurrent unit）能記憶序列的上下文信息，并且結(jié)構(gòu)較為簡(jiǎn)單，訓(xùn)練速度較快。提岀一種基于BGRU的中文文夲情感分析方法，首先將文本轉(zhuǎn)換為詞向量序列，然后利用BGRU獲得文本的上下文情感特征，最后由分類(lèi)器給出文本的情感傾向。在 Chnsenticorp語(yǔ)料上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，該方法取得了90.61%的F值，效果優(yōu)于CNN和 BLSTM等模型，并且訓(xùn)練速度是 BLSTM的1.36倍。
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