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社交網(wǎng)絡作為社會生活不可或缺的一部分，針對其產(chǎn)生的文本數(shù)據(jù)進行情感分析已成為自然語言處理領域的一個研究熱點。鑒于深度學習技術能夠自動構(gòu)建文本特征，人們已提出CNN（ convolutional neuralnetwork）、 BLSTM（ bidirectional long short-term memory）等模型來解決文本情感分析問題，但還存在結(jié)構(gòu)較為復雜或訓練時間較長等問題，而BGRU（ bidirectional gated recurrent unit）能記憶序列的上下文信息，并且結(jié)構(gòu)較為簡單，訓練速度較快。提岀一種基于BGRU的中文文夲情感分析方法，首先將文本轉(zhuǎn)換為詞向量序列，然后利用BGRU獲得文本的上下文情感特征，最后由分類器給出文本的情感傾向。在 Chnsenticorp語料上進行實驗，該方法取得了90.61%的F值，效果優(yōu)于CNN和 BLSTM等模型，并且訓練速度是 BLSTM的1.36倍。
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