Resumen

Para resolver los problemas existentes en el método actual de análisis emocional de texto en red, como el largo tiempo de entrenamiento, cálculos complejos y alto costo espacial, este documento propone un método de análisis de sentimientos de texto en internet basado en el modelo AT-BiGRU mejorado. En primer lugar, se importa el paquete textblob para corregir errores ortográficos antes del preprocesamiento del texto. En segundo lugar, se utilizan pad_sequences para rellenar la capa de entrada con una longitud fija, se utiliza una red recurrente bidireccional para extraer información y se emplea un mecanismo de atención para resaltar la información clave del vector de palabras. Finalmente, se transforma la unidad de memoria GNU y se construye un BiGRU mejorado que puede adaptarse a la estructura de red recursiva. El modelo propuesto se demuestra experimentalmente en los conjuntos de datos de la Tarea 4 de SemEval-2014 y la Tarea 4 de SemEval-2017. Los resultados experimentales muestran que el modelo propuesto puede evitar de manera efectiva el sesgo en el análisis de

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Propone; Análisis de sentimiento de texto en internet; Modelo AT-BiGRU mejorado; Preprocesamiento de texto; Pad_sequences; Mecanismo de atención
• Keywords:Proposes; Internet text sentiment analysis; Improved AT-BiGRU model; Text preprocessing; Pad_sequences; Attention mechanism