《表3 不同卷积核尺寸CNN分类准确率》

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《大数据驱动的社交网络舆情用户情感主题分类模型构建研究——以“移民”主题为例》

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本文将卷积核尺寸分别配置为1，2，3，4，5，6，特征映射数量为500，dropout比率为0.5，L2正则化系数为0.6。本文以微博和Twitter用户针对“反对非法移民”话题的评论数据为例，对模型进行10次训练和测试，如表3所示。当卷积核尺寸大于1时，模型处理情感分类任务才能有效提升广度，因此卷积核尺寸为1时模型处理分类任务准确率最低。