基于GDBN网络的文本情感倾向分类算法

• 作者: 廖晓东 苏例月 陈颖熙 陶状
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 情感倾向性分类 寻优搜索 遗传算法 深度置信网络
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 163-168
• 页数: 6页
• 字数: 3961字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006723

摘要

情感倾向性分类是自然语言处理领域中的热门话题,它的一个重要应用是挖掘线上评论中的重要信息,掌握网络舆论走向,因此本文提出一种基于GDBN网络的文本情感倾向性分类算法.该算法通过引入遗传算法来改进深度置信网络模型中的隐层,使模型自行对隐单元个数寻优,取得当前模型的适宜值,并以此模型进行深层建模与特征提取.最后通过反向传播网络对提取到的特征进行情感倾向性分类.在多个文本数据集上进行实验验证,验证结果表明了本文算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖晓东	福建师范大学光电与信息工程学院	18	46	4.0	6.0
10	陶状	福建师范大学光电与信息工程学院	2	4	1.0	2.0
11	陈颖熙	福建师范大学光电与信息工程学院	2	4	1.0	2.0
12	苏例月	福建师范大学光电与信息工程学院	1	4	1.0	1.0