《表6 不使用注意力机制模型对照实验结果》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
本系列图表出处文件名：随高清版一同展现
《基于Bi-GRU和双层注意力机制的商品评论情感分析》
设置CNN、LSTM、GRU、Bi-LSTM、Bi-GRU五种模型作为对照实验，最终结果如表6所示
| 图表编号 | XD00141123800 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.02.01 |
| 作者 | 李凌浩、李欣晔、张承强、周雄图、张永爱 |
| 绘制单位 | 福州大学 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
相关图表
- 《表6 YOLOv3不同特征图层加入具有全局特征的空间注意力机制的实验结果》2020.11.10
- 《表2 实验环境：加入自注意力机制的BERT命名实体识别模型》2020.07.05
- 《表1 实验环境配置：基于金字塔模型和注意力机制的YOLO V3目标检测算法》2020.11.01
- 《表1 实验结果：一种基于图注意力机制的气温预测模型》2020.06.13
- 《表2 实验使用数据统计：ON-LSTM和自注意力机制的方面情感分析》2020.09.01
- 《表6 不同切片实验结果：结合注意力机制与双向切片GRU的情感分类模型》2020.09.01
- 《表4 各种模型实验结果：结合注意力机制与双向切片GRU的情感分类模型》2020.09.01
- 《表2 实验模型参数：结合注意力机制与双向切片GRU的情感分类模型》2020.09.01
- 《表2 实验结果：引入注意力机制的BiGRU-CNN情感分类模型》2020.08.01
- 《表7 注意力机制模型对照实验结果》2020.02.01
- 《表4 模型实验参数设置：基于Bi-GRU和双层注意力机制的商品评论情感分析》2020.02.01
- 《表4 注意力机制实验结果》2020.03.01
- 《表3 对照实验及描述：基于卷积注意力机制的情感分类方法》2020.01.16
- 《表2 实验结果：融合多标签和双注意力机制的图像语义理解模型》2020.01.01
- 《表4 有监督注意力机制的实验结果》2020.01.01
- 《表2 LSTM模型使用注意力机制与否的动作识别准确率比较》2019.10.01
- 《表3 实验参数设置：基于注意力机制的卷积-双向长短期记忆模型跨领域情感分类方法》2019.08.10
- 《表1 实验环境配置：结合自注意力机制和Tree-LSTM的情感分析模型》2019.07.01
- 《表4 8组对照实验：中文比较关系的识别:基于注意力机制的深度学习模型》2019.06.24
- 《表3 模型实验设置对比：融入自注意力机制的社交媒体命名实体识别》2019.06.01