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社交網絡作為社會生活不可或缺的一部分，針對其產生的文本數據進行情感分析已成為自然語言處理領域的一個研究熱點。鑒于深度學習技術能夠自動構建文本特征，人們已提出CNN（ convolutional neuralnetwork）、 BLSTM（ bidirectional long short-term memory）等模型來解決文本情感分析問題，但還存在結構較為復雜或訓練時間較長等問題，而BGRU（ bidirectional gated recurrent unit）能記憶序列的上下文信息，并且結構較為簡單，訓練速度較快。提岀一種基于BGRU的中文文夲情感分析方法，首先將文本轉換為詞向量序列，然后利用BGRU獲得文本的上下文情感特征，最后由分類器給出文本的情感傾向。在 Chnsenticorp語料上進行實驗，該方法取得了90.61%的F值，效果優于CNN和 BLSTM等模型，并且訓練速度是 BLSTM的1.36倍。
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