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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...

基于双向门控循环单元(GRUs)模型的文本情感分析与分类

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-04-26T00:00:00Z
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