基于双向时间深度卷积网络的中文文本情感分类

• 作者: 刘杰 彭德中 陈杰 陈鹏 韩建胜
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分析 自然语言处理 空洞卷积 因果卷积 双向时间卷积网络
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 225-231
• 页数: 7页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.12.036

摘要

普通时间卷积网络对文本进行单向特征提取不能充分捕捉文本特征,对文本的分析能力较弱.提出一种基于双向时间卷积网络(Bi-TCN)的情感分析模型.模型使用单向多层空洞因果卷积结构分别对文本进行前向和后向特征提取,将两个方向的序列特征融合后进行情感分类.研究并分析模型中卷积层数、卷积核大小和空洞因子三个参数对情感分类结果的影响.实验证明,与单向时间卷积网络情感分析模型相比,双向时间卷积网络模型在四个中文情感分析数据集上的准确率分别提高了2.5％、0.25％、2.33％和2.5％.