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關鍵詞：卷積神經網絡 雙向長短時記憶網絡 注意力機制 文本情感分析 深度學習 

摘要：情感分析在業界被廣泛應用于產品分析、商品推薦等方面,具有很高的商業價值。目前常用的研究方法主要基于機器學習算法和基于詞典的方法,該類方法通常需依賴復雜的人工規則和特征工程。針對傳統情感分類方法需要人工干預的問題,總結目前已有可用于情感分析的深度學習方法,提出將卷積神經網絡(CNN)和雙向長短時記憶網絡(BLSTM)進行組合,并將融合后的特征添加至注意力機制,設計出CBLSTM-Attention模型。實驗表明,該模型在中文數據集上準確率達0.9650,在NLPCC英文數據集上準確率達0.9422,證明該方法不僅可提高文本情感傾向性分析的準確率,而且可有效解決人工干預問題。

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