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    使用LRCN模型進行情感分析
    (2023) 羅湧程; Luo, Yong-Cheng
    情感分析是近年來自然語言處理領域中的一個熱門研究方向。然而傳統的深度學 習分類模型往往難以捕捉到文本內在的複雜特徵,導致分類效果不佳。因此,本研究 使用深度學習的長期循環卷積網路(long term recurrent convolutional networks, LRCN)模型來進行文本的情感分析。同時我們也討論 Word2Vec 和GloVe 兩個預訓練模型所建構的詞向量空間對文本分析的影響,並以Reddit 和 Twitter 兩個資料集來探討這兩種模型的分類表現。同時我們也將LRCN 模型與傳統的深度學習模型:Convolutional Neural Network( 卷積神經網路 、Recurrent Neural Network ( 循環神經網路 、Long short term memory( 長短記憶神經網路 做比較,我們發現LRCN 能夠更有效的去捕捉字與字之間的空間特徵,通過循環網路層提取文字序列間的關係,有較佳的模型表現。

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