基因遗传算法在文本情感分类中的应用

• 作者: 卞晶 姜宁 张治坤 彭一明 李晨 王梦淑 王雪琴 袁玲 邓可君 邓昌明 邢承杰 陈光
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 基因算法 情感分析 深度学习 自我进化
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 45-49
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1|TP183
• 字数: 4341字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0490-6756.2019.01.010

摘要

本文以微博文本为主要实验对象,提出适合卷积神经网络进行自我优化的编码方式,分别将每一层看做是一个染色体,将每一层中的参数看做是一个基因片段,采用混合双重非数值编码的方式编码每个CNN框架,设计出适合于CNN网络的选择、交叉和变异的算法,并且把基因遗传算法(GA)和与卷积神经网络相结合,提出了基于情感分析算法的遗传算法(GA-CNN).通过对传统算法与GA-CNN的实验与对比分析,良好地展示了自我优化性.