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針對(duì)中文微博全局性情感傾向分類的準(zhǔn)確性不高的問(wèn)題，提出基于長(zhǎng)短期記憶模型的多維主題模型（ MT-LSTM）。該模型是一個(gè)多層多維序列計(jì)算模型，由多維長(zhǎng)短期記憶（LSTM）細(xì)胞網(wǎng)絡(luò)組成，適用于處理向量、數(shù)組以及更高維度的數(shù)據(jù)。該模型首先將微博語(yǔ)句分為多個(gè)層次進(jìn)行分析，縱向以三維長(zhǎng)短期記憶模型（ 3D-LSTM）處理詞語(yǔ)及義群的情感傾向，橫向以多維長(zhǎng)短期記憶模型（ MD-LSTM）多次處理整條微博的情感傾向；然后根據(jù)主題標(biāo)簽的高斯分布判斷情感傾向；最后將幾次判斷結(jié)果進(jìn)行加權(quán)得到最終的分類結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法平均查準(zhǔn)率達(dá)9l%，最高可達(dá)96.5%；中性微博查全率高達(dá)50%以上。與遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）模型相比，該算法F一測(cè)量值提升40%以上；與無(wú)主題劃分的方法相比，細(xì)致的主題劃分可將F一測(cè)量值提升11. 9%。所提算法具有較好的綜合性能，能夠有效提升中文微博情感傾向分析的準(zhǔn)確性，同時(shí)減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)量，降低匹配計(jì)算的復(fù)雜度。
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