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...
LDA模型模型的困惑度下降了1.42%,主题一致性增加了3.75%。 关键词:情感分类;深度表示模型;情感极性分类;情感主题分类 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 VI ABSTRACT WiththedevelopmentofInternetmedicalcare,alargenumberofpatientmessage ...
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...
Zaheer M, Ahmed A, Smola A J. Latent LSTM Allocation: Joint Clustering and Non-Linear Dynamic Modeling of Sequence Data[C]//International Conference on Machine Learning. 2017: 3967-3976. 论文简介 模型介绍
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
自然语言处理 | 本硕统计学在读,多段大厂实习经验。目前主要做自然语言处理(NLP)方向,精通各种机器学习和深度学习的情感分析模型,包括传统CNN及其变体,传统RNN及其变体等创新模型,bert及其变体。以及各种基于LDA主题提取的模型及可视化。可接机器学习CNN TextCNN RNN LSTM BiLSTM BiLSTM-Attention...
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...