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机器学习实战:基于LSTM的文本情感分析

机器学习实战:基于LSTM的文本情感分析

7课时 |
12人已学 |
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    课程介绍

    互联网上产生了大量的用户参与的、对于诸如人物、事件、产品等有价值的评论信息。这些评论信息表达了人们的各种情感色彩和情感倾向性,如喜、怒、哀、乐、批评、赞扬等。本课程主要讲解基于LSTM实现对文本情感分析的方法。

    LSTM是长短期记忆网络(Long Short-Term Memory)的缩写,其论文首次发表于1997年,这是一种时间循环神经网络,是为了解决一般的RNN(循环神经网络)存在的长期依赖问题而专门设计出来的,所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中,这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构,例如一个tanh层。由于独特的设计结构,LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。

    课程目标
    • 了解LSTM的概念和原理
    • 掌握基于LSTM实现文本情感分析的方法

    授课教师

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