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J-GLOBAL ID：202002279009601468   整理番号：20A2677877

マルチコンボリューション循環ネットワークに基づく世話解析手法の検討【JST・京大機械翻訳】

Research on public opinion analysis method based on multiple convolution cycle network

著者 (1件)： Zhang Yu (西安航空職業技術学院 陜西西安710089)
資料名： Dianzi Sheji Gongcheng  (Dianzi Sheji Gongcheng)
巻： 28  号： 18  ページ： 92-96  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4171A  ISSN： 1674-6236  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大規模化,ネットワーク世話分析の需要に照準を定めて,本論文はテキスト感情の解析方法を研究した。深さ学習における畳込みニューラルネットワーク(CNN)と循環ニューラルネットワーク(RNN)の利点を組み合わせて,多重畳込み循環ネットワーク(CRNN)を提案した。このネットワークは,CNNの深層と適合能力の強い特性を保持し,また,RNNにおける長短記憶ユニット(LSTM)を導入し,長いテキスト列の解析能力を向上させる。このネットワークに基づいて,ネットワーク世話の分析法の流れを設計した。シミュレーション結果は,提案方法が標準データセットNLPCC2013において,RNNとCNNネットワークと比較して,精度,再現率,およびF1値が,それぞれ,6%,2%,および2%増加することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  シミュレーション ,  畳込み ,  *ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  多重化 ,  深層
準シソーラス用語： 再現率 ,  解析手法 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  長短期記憶 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチ ,  コンボリューション ,  循環 ,  解析手法