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基于双向门控循环单元（GRUs）模型的文本情感分析与分类
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内容提要
本研究探讨了在自然语言处理领域中文本情感分析和分类的重要性，并提出了一种基于双向门控循环单元（GRUs）模型的新方法。研究首先分析了包含六个情感标签的词云模型的文本，然后进行了数据预处理，包括删除特殊符号、标点符号、数字、停用词和非字母部分。随后，将数据集划分为训练集和测试集，并通过模型训练和测试，发现在训练过程中验证集的准确度从 85% 提高到 93%，增加了...
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