多尺度卷积循环神经网络的情感分类技术

• 作者: 吴琼 陈锻生
• 来源期刊: 华侨大学学报（自然科学版）
• 关键词: 文本情感分类 卷积神经网络 循环神经网络 长短时记忆 多尺度
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 页码范围: 875-879
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.11830/ISSN.1000-5013.201606077

摘要

结合卷积神经网络对于特征提取的优势和循环神经网络的长短时记忆算法的优势,提出一种新的基于多尺度的卷积循环神经网络模型,利用卷积神经网络中的多尺寸滤波器提取出具有丰富上下文关系的词特征,循环神经网络中的长短时记忆算法将提取到的词特征与句子的结构联系起来,从而完成文本情感分类任务.实验结果表明:与多种文本情感分类方法相比,文中算法具有较高的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈锻生	华侨大学计算机科学与技术学院	75	955	16.0	28.0
2	吴琼	华侨大学计算机科学与技术学院	4	5	1.0	2.0