摘要：CNN在处理短文本情感分类时,使用卷积层抽取局部特征,用最大池化层选取局部特征最大值,易忽略其长期序列特性。该文使用一种新的深度学习模型ConvLSTM,利用长LSTM替代CNN中的最大池化层,以减少局部信息的丢失并捕获句子序列中的长期依赖关系。在IMDB影评数据集和Amazon评论数据集上的实验表明,该模型较CNN和单纯的LSTM在准确率、召回率和F值等方面均有较明显的提高。

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