För att förbättra noggrannheten i den kinesiska klassificeringen av mikrobloggar föreslogs en metod för klassificering av känslor baserat på en typ av förbättrad recidiverande neural nätverksmodell. För det första, för att ta fram textens inneboende semantiska egenskaper, antogs en fusionsmetod baserad på ytligt och djupt lärande. För det andra, för den micro-blogg text känsla klassificering problem, en förbättrad återkommande neurala nätverk modell antogs, som ersatte det dolda lagret av allmänna återkommande neurala nätverk till LSTM struktur. Slutligen var klassificeringsnoggrannheten 85,04 %, vilket var 3,17 % högre än för det traditionella SVM med ytliga inlärningsegenskaper. Resultaten bekräftar den föreslagna metodens effektivitet.
Sentiment klassificering av kinesiska mikro-bloggar blir fokus för uppmärksamhet genom att använda förbättrade återkommande neurala nätverk modell i REF.
Research on Chinese Micro-blog Sentiment Classification Based on Recurrent Neural Network
{'venue': None, 'journal': 'DEStech Transactions on Computer Science and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}