【摘 要】
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在进行文本情感分类任务时，针对任务和数据特点选取合适的深度学习主体算法十分关键。为解决此问题，探讨TextRNN与TextCNN这两种情感分类算法的适用场景，对比其优势和不同，为主层算法选择提供参考。同时对TextRNN的单向和双向选择问题，TextCNN卷积核类型的选择问题进行讨论，并在IMDB数据集上进行实验比较。结果表明，TextRNN采用双向特征提取时分类准确率更高，TextCNN选取多尺
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在进行文本情感分类任务时，针对任务和数据特点选取合适的深度学习主体算法十分关键。为解决此问题，探讨TextRNN与TextCNN这两种情感分类算法的适用场景，对比其优势和不同，为主层算法选择提供参考。同时对TextRNN的单向和双向选择问题，TextCNN卷积核类型的选择问题进行讨论，并在IMDB数据集上进行实验比较。结果表明，TextRNN采用双向特征提取时分类准确率更高，TextCNN选取多尺度卷积核组合来提取特征会有更好的表现效果。与此同时TextCNN比TextRNN拥有更高的准确率和更强的鲁棒性。与常用的三种机器学习算法LR、SVM、NB相比较，这两种深度学习算法的分类结果比机器学习算法的最好结果高出10%左右。
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