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 ...
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...
摘 要:[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㊂[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...
Python实现中文文本关键词抽取,分别用了TF-IDF、LDA、RNN、LSTM和LR-SGD两类共五种方法,全网最全没有之一。 - Tony0726/Keyword-Extraction
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...
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...
融合主题模型LDA和深度学习模型LSTM,以"双减"政策为例,挖掘面向教育政策的网络社交媒体用户评论,并对其进行细粒度情感分析,剖析用户对教育政策的多维主观情感,为提升... 吴运明,张琳,胡凡刚 - 《中国电化教育》 被引量: 0发表: 2024年 我国公众对远程医疗的态度变化研究——基于多时段微博文本数据分析 利用融合word...