结合RNN和CNN层次化网络的中文文本情感分类

• 作者: 王厚峰 罗帆
• 来源期刊: 北京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 中文情感分类 深度学习 卷积神经网络 循环神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 459-465
• 页数: 7页
• 分类号: TP312
• 字数: 5918字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13209/j.0479-8023.2017.168

摘要

提出一种多层网络 H-RNN-CNN, 用于处理中文文本情感分类任务.将文本按句子进行划分, 引入句子层作为中间层, 以改善文本过长带来的信息丢失等问题.模型中使用循环神经网络建模词语序列和句子序列, 并通过卷积神经网络识别跨语句的信息.探讨循环神经网络变种和不同输入向量对模型的影响.实验结果表明, 所提方法在多类数据集上都取得良好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王厚峰	北京大学计算语言学研究所	32	1161	12.0	32.0
2	罗帆	北京大学计算语言学研究所	2	18	1.0	2.0