《表5 情感分类数据集上不同模型准确率及F1值对比》

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《融合双向门控循环单元和卷积神经网络的歧视性言论鉴别》

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在将模型应用到本文的歧视性言论数据集之前，先在细粒度文本情感分类数据集上验证本文模型的可行性。由于该数据集为五分类数据集，因此，在模型训练过程中，分类层激活函数采用softmax函数，对F1值进行计算时应先对混淆矩阵各对应元素求平均后再进行后续计算。其准确率和F1值对比如表5所示。