文本情感分析的深度学习方法

摘要

情感分析方法从浅层学习不断地向深度学习探索.在深度学习当中,循环神经网络(RNN)由于学习层数的加深,会导致一定的梯度弥散的问题,由此人们提出一种长短时记忆(LSTM)网络模型解决该问题.提出一种神经网络架构模型——MultiGRU,采用LSTM的一个重要变种GRU(Gated Recurrent Unit)进行模型构建.MultiGRU利用GRU进行多层堆叠,以减少信息丢失.实验论证该模型在损失等方面的表现比LSTM等模型更好.