【摘 要】
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互联网上存在海量的网络文本数据,如何对这些文本进行有效情感分析是文本数据挖掘面临的一个挑战。情感分析可以对大量文本数据情感极进行性分类,得出正面、负面或中性的文本
【基金项目】
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江西省高校人文社科项目(项目编号:JC19117),江西省教育厅科技项目(项目编号:GJJ201127),江西科技师范大学大学生创新创业训练计划项目(项目编号:202111318002)。
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互联网上存在海量的网络文本数据,如何对这些文本进行有效情感分析是文本数据挖掘面临的一个挑战。情感分析可以对大量文本数据情感极进行性分类,得出正面、负面或中性的文本情感表达,对于信息监管和舆情分析都有很重要的应用价值。由于网络文本的语义、语法结构复杂,一般模型对于文本的语义理解较困难,因此本文提出了基于长短期记忆(LongShort-TermMemory,LSTM)的深度学习情感分析模型。将从语义提取、深度语义嵌入等角度,构建融合语义知识的深度学习情感分析模型,实现网络文本的有效情感分类。
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