基于卷积神经网络和注意力模型的文本情感分析

• 作者: 冯兴杰 史金钏 张志伟
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 社交网络 文本情感分析 卷积神经网络 注意力模型
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 1434-1436
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.04
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.05.033

摘要

针对社交网络数据的文本情感分析,目前常用的研究方法主要是基于传统机器学习算法,根据手工标注好的情感词典,对文本信息使用朴素贝叶斯、支持向量机、最大熵方法等机器学习算法进行情感分析.为了避免对手工方式建立的情感词典的依赖,减少机器学习过程中的人工干预,提出基于卷积神经网络和注意力模型相结合的方法进行文本情感分析.实验表明,根据准确率、召回率和F1测度等衡量指标,提出的方法较传统的机器学习方法和单纯的卷积神经网络方法有明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯兴杰	中国民航大学计算机科学与技术学院	61	398	10.0	18.0
2	史金钏	中国民航大学计算机科学与技术学院	3	84	3.0	3.0
3	张志伟	中国民航大学计算机科学与技术学院	2	77	2.0	2.0