LDA)和长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)模型的研究关联与预测方法,首先基于生命周期理论划分多时序窗口,并利用LDA主题模型挖掘学术文献中的隐性研究主题,分析主题间的关联关系;基于主题预测指标的时间序列特征,运用LSTM模型对主题研究的发展趋势和研究热点进行预测,并结合基金立项和论文发表情况对预测结果...
终身化学习背景下,MOOC作为普及性在线学习形式已受到学术界的日益关注.同时,MOOC课程质量与学习者满意度问题亟待解决.研究基于理性选择理论与联通主义理论构建LDA-LSTM深度主题情感分析模型,进而挖掘学习者理性因素与情感极性.实验结果表明,学习者考虑的因素主要具备全面性与多样性的特点;学习者对教师与学习效果普遍给予肯定...
学科门类:工学单位代码:10338 中图分类号:TP312 硕士学位论文 基于LSTM和LDA模型的患者情感分析研究 姓名:*** 申请学位级别:工学硕士 专业:软件工程 指导老师:**华教授 浙江理工大学 2018年12月15日 浙江理工大学硕士学位论文基于LSTM和LDA模型的患者情感分析研究 V 摘要 随着互联网医疗的发展,平台上出现大量的患者...
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百度试题 题目下列哪一项不是自然语言处理中常用模型 A.LSTMB.word2vecC.SVMD.LDA主题模型相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,C 反馈 收藏
基于LSTM-LDA算法和IPA分析的在线品牌社群用户关注热点研究 目的/意义]通过对在线品牌社群中的用户交流信息进行关注热点提取,探究企业如何有效运营在线品牌社群,形成以用户为中心的私域流量,有效提高用户黏性和品牌竞争力.[方法... 孙玲玲,胡彦蓉,刘洪久 - 《情报杂志》 被引量: 0发表: 2021年 基于LDA-LSTM模型...
本文主要从两个方面对患者留言文本进行研究,第一,基于深度分层神经网络的情感极性分类研究,第二,基于LDA模型的情感主题分类研究。主要的创新成果如下:(1)提出了基于卷积神经网络(CNN)模型和长短期记忆(BLSTM)模型的双道融合层。传统融合的方式,将CNN模型和LSTM模型训练出的词向量进行简单向量拼接,缺点是模型在多特征...