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结合词性特征与卷积神经网络的文本情感分析
结合词性特征与卷积神经网络的文本情感分析
作者:
何鸿业
张祖平
郑瑾
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
自然语言处理
情感分析
深度学习
卷积神经网络
文本表示
摘要:
在卷积神经网络模型中,如果输入文本表示不准确,网络训练容易因输入噪音导致过拟合.为改善文本卷积神经网络中输入文本表示的质量,构建一种结合词性特征的文本卷积神经网络模型.利用词性特征捕捉传统词向量无法识别的文本一词多义现象,并与输入文本原始表示方法相结合构造卷积神经网络的双通道输入.基于中文酒店评论和英文影评数据集的实验结果表明,相比于传统文本卷积神经网络,该模型在情感分类准确率、召回率和F1值等指标上均有明显提升.
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文献信息
篇名
结合词性特征与卷积神经网络的文本情感分析
来源期刊
计算机工程
学科
工学
关键词
自然语言处理
情感分析
深度学习
卷积神经网络
文本表示
年,卷(期)
2018,(11)
所属期刊栏目
人工智能及识别技术
研究方向
页码范围
209-214,221
页数
7页
分类号
TP391.1
字数
6368字
语种
中文
DOI
10.19678/j.issn.1000-3428.0048955
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
张祖平
中南大学信息科学与工程学院
85
617
13.0
21.0
2
郑瑾
中南大学信息科学与工程学院
24
92
6.0
8.0
3
何鸿业
中南大学信息科学与工程学院
2
5
1.0
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传播情况
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2015(1)
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2019(4)
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引证文献(1)
二级引证文献(1)
研究主题发展历程
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情感分析
深度学习
卷积神经网络
文本表示
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
主办单位:
华东计算技术研究所
上海市计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-3428
CN:
31-1289/TP
开本:
大16开
出版地:
上海市桂林路418号
邮发代号:
4-310
创刊时间:
1975
语种:
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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