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:***请学位级别:工学硕士专业:软件工程指导老师:**华教授..
摘要 本发明公开一种基于LDA模型与LSTM网络的文本数据语义时空模式探索方法,包括以下步骤:(1)集成主题模型;包括主题生成、主题质量评估和主题降维投影;使用LDA主题模型对文本数据提取语义,通过迭代不同参数生成主题模型,对主题模型进行质量评估后选择优质主题进行集成,以解决参数对模型质量的影响;(2)构建主题时空体;将文本...
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...
梯度裁剪:通过限制梯度的大小,防止梯度爆炸或梯度消失问题,提高模型的稳定性。 超参数调优:通过网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等方法,寻找最优的超参数组合,以提高模型的性能。 集成学习:将多个LSTM模型进行集成,如投票、平均等方式,以提高模型的预测准确性和鲁棒性。
LDA主题模型是一种常用的机器学习算法,用于文本数据的主题建模和分析。通过对文本数据进行主题提取和聚类,可以帮助理解文本数据中的隐含主题和语义关系。调优LDA主题模型可以提高模型的性能和准确度。 调优LDA主题模型的方法主要包括以下几个方面: 数据预处理:在使用LDA主题模型前,需要进行数据预处理,包括文本清洗、分词、...
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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