典型文献
基于BiGRU和胶囊网络的文本情感分类研究
文献摘要：
为了避免池化层重要特征信息的丢失以及改善CNN和RNN无法全面提取特征的局限性,文章提出一种基于BiGRU和胶囊网络的神经网络模型—BGCapNet模型,该模型使用两个不同尺寸的BiGRU进行特征提取,实现文本长距离相互依赖的特性,胶囊网络获取更丰富的特征信息并通过胶囊预测进行情感分类.为了评估模型的有效性,在电影评论IMDB和SST-2这两个数据集上进行了实验.实验结果表明,BGCapNet模型在影评数据集上的准确率和F1值优于其他传统方法,有效提高了文本情感分类的效果.
文献关键词：
文本情感分类;BGCapNet;BiGRU;胶囊网络;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
张甜;陈辉
作者机构：
安徽理工大学 计算机科学与工程学院,安徽 淮南 232001
文献出处：
引用格式：
[1]张甜;陈辉-.基于BiGRU和胶囊网络的文本情感分类研究)[J].现代信息科技,2022(04):31-34
A类：
BGCapNet
B类：
BiGRU,胶囊网络,文本情感分类,分类研究,池化,特征信息,RNN,提取特征,模型使用,不同尺寸,长距离,相互依赖,电影评论,IMDB,SST
AB值：
0.236423
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