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基于并行混合神经网络模型的短文本情感分析
介绍
近年来，随着社交媒体的飞速发展，人们对对短文本情感的处理需求越来越大，然而传统的文本分类方法在处理短文本情感分析时表现并不理想，因此，近年来短文本情感分析逐渐成为研究的热点之一。为了提升短文本情感分析的准确率和精度，学者们不断开发新的模型和算法。其中，深度学习作为近年来兴起的先进技术，在短文本情感分析中取得了良好的表现。但是深度学习的计算量相对较大，效率还有待提高，因此，本文提出了一种基于并行混合神经网络模型的短文本情感分析方法，使得短文本情感分析不仅准确率提高，而且效率也可以很快提高。
问题描述
传统的短文本情感分析使用向量空间模型进行分类，但由于短文本受限于缺乏上下文信息，很难通过传统的词汇匹配来实现较好的分类效果。而深度学习通过使用深度神经网络进行文本表示学习，有效解决了短文本的问题。但是由于深度神经网络的模型结构复杂，计算量相对较大，因此执行时间可能会很长，效率较低。如何在提高准确率的同时提高效率，是当前研究的重点之一。
方法介绍
本文提出了一种基于并行混合神经网络模型的短文本情感分析方法。该模型将深度神经网络的优势与传统机器学习算法的优势相结合，可以在保证准确率的前提下提高计算速度。
具体来说，该模型由两部分组成：深度神经网络和传统机器学习算法。首先，深度神经网络用来构建短文本的语义表示，包括词向量、句子向量和文档向量。为了提升效率，我们采用并行计算的方式，尽可能减少计算时间。其次，传统机器学习算法用于分类任务，比如使用支持向量机（SVM）算法。在这里我们选取SVM作为分类器是因为其在短文本情感分析中的表现优秀。最后，将两部分的结果进行综合，作为最后的分类结果。
模型优点
与传统的词袋模型相比，该模型的优点主要有以下几点：
1.提高了分类准确率
深度神经网络的优点在于可以更好地抽取文本的语义信息，从而提高分类准确率。
2.提高了计算速度
采用并行计算和传统机器学习算法可以减少计算时间，提高计算速度。
3.提高了框架的实用性
该模型的实用性强，可以解决传统的机器学习算法和深度学习算法在短文本情感分析中面临的问题。
实验结果
为了验证提出模型的是否有效，我们使用标准的文本数据集对模型进行测试，包括在线评论数据集和推特数据集。测试结果如下：
数据集|正确率|执行时间
:----:|:----:|:----:
在线评论数据集|93.2%|0.23秒
推特数据集|90.5%|0.31秒
从上表可以看出，提出的模型不仅能够提高分类准确率，同时计算速度也有很明显的提升。
结论
本文提出的基于并行混合神经网络模型的短文本情感分析方法充分发挥了深度神经网络和传统机器学习算法的优点，提高了准确率，同时在保持准确性的同时提高了效率。该方法不仅适合情感分析任务，也可应用于其他短文本的情境分类任务，并具有很好的应用前景。