《表5 改进后模型的情感分类结果》

  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

《基于门控循环单元和胶囊特征的文本情感分析》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

单位：%

与改进后的神经网络Text-CNN和CL＿CNN相比，本文模型有更简单的网络结构；与基于规则的网络模型CNN-Rule相比，本文模型没有定义规则时的人工的大量投入。如表5所示，除本文模型外，分类效果最好的CL＿CNN的准确率为84.3%。G-Caps与其相比仍高出0.5个百分点，证明了本文提出的利用GRU模型捕获整体上下文语义信息，之后通过胶囊从语义信息中提取到特征信息模型的切实有效性。