基于LSTM分类文本情感分析
背景介绍 文本情感分析作为NLP的常见任务，具有很高的实际应用价值。本文将采用LSTM模型，训练一个能够识别文本postive, neutral, negative三种情感的分类器。 本文的目的是快速熟悉LSTM做情感分析任务，所以本文提到的只是一个baseline，并在最后分析了其优劣。对于真正的文本情感分析，在本文提到的模型之上，还可以做很多工作，以后有空的话，笔者可以再做优化。 理论介绍 R
相关文章
- 1. 文本情感分析(CNN&LSTM--Tensorflow)
- 2. 基于LSTM和TextCNN的文本情感分析
- 3. 基于Bert的文本情感分类
- 4. 基于tensorflow的文本情感分析
- 5. pyhanlp文本分类与情感分析
- 6. Keras + LSTM + 词向量 情感分类/情感分析实验
- 7. NLP之情感分析：基于python实现中文文本情感分析
- 8. RNN，LSTM用于情感分类问题
- 9. 彻底基于情感词典的文本情感分析
- 10. 基于情感词典的文本情感分析
- 更多相关文章...
- • Kotlin 基本数据类型 - Kotlin 教程
- • SVN分支 - SVN 教程
- • Kotlin学习（二）基本类型
- • ☆基于Java Instrument的Agent实现
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
