本发明公开了基于Bi‑LSTM‑CNN的多模态语音情感识别方法,包括:获取文本情感信息和音频情感信息;分别对文本情感信息和音频情感信息进行预处理;将预处理后的文本情感信息输入至Bi‑LSTM网络中,输出语义特征;采用opensmile工具从预处理后的音频情感信息中提取声学特征;将语义特征和声学特征进行特征融合处理,获得融合特征...
本研究利用bi-lstm模型对政协微建议进行情感倾向性分析，相比传统方法具有更高的准确率和更好的效果。同时，本研究还实现了对不同类型情感的分类和分析，为政府决策提供了更加全面和准确的信息。贡献 本研究成果可以为政府决策提供参考，促进政协工作的科学化和民主化。同时，本研究还可以为自然语言处理技术在情感分析...
3.传统的rnn与cnn深度学习模型通过其强大的表征学习能力在生成判别特征方面取得了重大进展,但情感特征的完整性仍有待提高。例如,rnn与cnn学习模型都可以用来进行文本情感分类。其中rnn模型可以对整个句子建模,捕获句子内的长期依赖关系;然而,对整个序列进行建模可能会忽略一些对分类至关重要的关键局部上下文信息。cnn模型可...
具体地,嵌入层是为了提取特征,我们使用了Word2vec[15]嵌入技术,它是将文本数据的整数索引映射到密集向量的一种方法。长短期记忆LSTM网络是递归神经网络(RNN)的一种常用变体,用于解决爆炸和消失的梯度问题;这里使用了双向Bi-LSTM来保持上下文信息在前一个和下一个单词中的形式。嵌入层的字嵌入值传递给每个LSTM,其中...
实验结果表明,Bi-RNN以及注意力机制均有助于提升中文文本校对模型的性能,并且二者结合起来可以进一步改善系统的性能。由于模型的实验结果受数据量以及迭代次数的影响,因此在此基础上引入更多的数据做训练,并且通过改善训练方法,如引入流畅度学习、推断机制等进一步提升模型校对的准确率。
lstm深度学习的餐厅评论情感分析系统,如图1所示,包括文本到向量模块、模型体系结构模块、情感预测模块,所述文本到向量模块连接有模型体系结构模块,所述模型体系结构模块连接有情感预测模块。 [0021] 进一步,文本到向量模块,用于对网络上的原始评论进行数值映射,得到映射评论。具体地,深度学习算法的成功与否,在很大程度上取...
随着大数据时代的来临,网络舆情对消费者情感分析和商家营销策略产生重大影响。如何利用大数据技术提高车企舆情情感分析效能,受到文本挖掘研究者广泛关注。针对传统RNN在长文本分类中的长期依赖问题,提出了一种注意力机制与Bi-LSTM结合的混合分类算法(At-Bi-LSTM)。算法
基于TextRank算法和相似度的中文文本主题句自动提取方法.采用双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)模型展开中文文本分词处理,将连续的中文文本切分成独立的词语,通过互信息方法... 丁海兰,祁坤钰 - 《吉林大学学报(工学版)》 被引量: 0发表: 2024年 Multi-document hybrid text summarization with bi-LSTM RNN for Telugu...
基于注意力与Bi-LSTM混合算法的车企舆情情感分析 随着大数据时代的来临,网络舆情对消费者情感分析和商家营销策略产生重大影响.如何利用大数据技术提高车企舆情情感分析效能,受到文本挖掘研究者广泛关注.针对传统RNN在... 李宸严,刘继 - 《微型机与应用》 被引量: 0发表: 2021年 基于深度学习的中文命名实体识别研究...
因此,深度学习的引入是中文文本情感分类和舆情分析的又一个有力工具。 如图1所示,循环神经网络(RNN)是一种对序列数据建模的神经网络,即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中,即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的,并且隐藏层的输入不仅...