論文筆記《融合注意力機制的多通道卷積與雙向GRU模型的文本情感分析研究》

對於CNN RNN GRU有一些思考： （１）對於詞 語 的 向 量 化 表 示，高 維 分 布 式 向 量表示賦予具有相似詞義的詞語之間的高相似性。與此同時，與獨熱表示相比，詞嵌入方式可以更好地解 決短文本的詞義冗餘等問題，減少計算量。 （２）ＣＮＮ 在文本處理中能夠學習提取到位於文本不同位置上的局部特徵。ＲＮＮ 模型能夠更 好地考慮文本內的序列關係，並且能夠學習到較長序列文本依賴而不僅僅侷限於

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