基于PCA-CNN的動(dòng)態(tài)短文本分析研究

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摘  要：動(dòng)態(tài)短文本分析研究旨在反饋用戶關(guān)注內(nèi)容發(fā)展的最新狀況，使用戶在海量碎片化文本信息中快速獲取目標(biāo)主流信息，提升用戶生活效率，打造閱讀新體驗(yàn)。利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)獲取大量微博實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，構(gòu)建文本特征，融合PCA算法的高維度特征矩陣降維及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短文本語義及情感分析，提出PCA-CNN模型。（剩余8278字）