LDA主题模型LSTM模型课程评价随着互联网以及线上教育的快速发展,在线教育吸引了越来越多的学生,它不仅能提供不同方式的线上教学模式,而且打破了时空限制.慕课平台(MOOC)是现今较为流行的在线教育平台之一,并且拥有大量优秀的课程供学习者学习,同时部分学习者会在留言区对所学的课程进行评价.我们采用情感分析技术对课程...
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/过程]以爱卡大众汽车论坛用户评论数据为研究对象,基于LSTM-LDA融合算法,根据文档-主题相似度过滤边缘评论,其次在LSTM-LDA模型基础上引入时间参数信息,采取...
1、属于流形学习的一种,和传统的PCA、LDA相比,不再是关注样本方差的降维方法,而是一种关注降维时保持样本局部的线性特征。 LLE是将高维流形分成很多小块,每一小块可以用平面代替,然后再在低维中重新拼合起来,且要求保留各点之间的拓扑关系不变。 2、LLE思想: 首先假设数据在较小的局部是线性的,即某一个数据能够...
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...
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...
LDA过拟合困惑度下降 lstm过拟合,LSTM相关的网络层定义keras.layers.LSTM(#长短期记忆网络层units:正整数,输出空间的维度。activation='tanh':要使用的激活函数。recurrent_activation='hard_sigmoid':用于循环时间步的激活函数。use_bias=True:布尔值,该层是否使用偏置
图片:配备六桅挪世航力旋筒风帆( Norsepower Rotor SailsTM )的LDA低排放滚装船 2024年2月8日,芬兰旋筒风帆公司挪世航力公司(Norsepower Oy Ltd)宣布与法国船东路易达孚 (LDA) 签订一笔具有历史性意义的风力推进系统的订单,将为空客租用的新的低排放滚装船船队安装挪世航力旋筒风帆(Norsepower Rotor SailTM)。
调优LSTM模型可以应用于多个领域,如自然语言处理(NLP)、语音识别、时间序列预测等。在NLP领域,LSTM模型可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。在语音识别领域,LSTM模型可以用于语音识别、语音合成等任务。在时间序列预测领域,LSTM模型可以用于股票预测、天气预测等任务。
The method firstly employs LDA topic model clustering on datasets. Then, the LSTM algorithm is used to train the emotion base learners for clusters. At last, all base learners are integrated with weighting by using the topic probability distribution. Experiments are made on three datasets: (1) ...
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、...