《表7 神经网络参数设置：基于多特征和深度神经网络的维吾尔文情感分类》

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《基于多特征和深度神经网络的维吾尔文情感分类》

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为了达到理想的情感分类效果，本文进行了反复实验，调节了模型的超参数，通过最小化交叉熵来选择实验参数。单词向量维度设置为300，LSTM单元的大小设置为100，dropout设置为0.5以防止过度拟合；使用样本数量（mini-batch）为128和Adam优化算法来训练模型。在实验中，模型训练的迭代次数为19时达到了最好的准确率，更多细节如表7所示。