基于两种LSTM结构的文本情感分析

随着互联网的迅猛发展,越来越多的用户在互联网上发表着自己的评论,这些评论中包含着很多有价值的信息,而这些对于厂家进一步了解顾客意见,提高产品质量有着重要意义,但是传统的依靠人工进行问卷调查的手段越来越无法满足市场竞争的需要。因此如何从大量文本中获取有价值的信息成为了一项重要的研究课题。本文利用LSTM结构以及其一种变形GRU结构搭建了两个文本情感分类模型,对中文文本进行情感多分类;同时提出了一种伪梯度下降的方法进行模型参数调整,数值实验结果表明这种参数调整方法可以使模型在较短的时间内达到较高的正确率。