基于深度学习的中文情感分析研究

• 作者: 张梦 朱毅 杨丹
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分析 卷积神经网络 长短期记忆神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（7X）
• 页码范围: 188-190
• 页数: 3页
• 分类号: TP391

摘要

网络中充斥着许多带有强烈情感的评论和信息,对这些信息的分析成为了解人们意见的主要途径。情感分析是自然语言处理(natural language processing,NLP)的一个方向,用来判断文本描述的情绪类型。通过建立用户自身的情感标志模型来识别语句的情感特征,并将设计好的模型利用深度学习框架进行情感分析,最终得到各模型的准确率。利用TensorFlow深度学习框架,对公开数据集分别采用CNN、LSTM模型进行情感分析和比较研究。验结果表明,LSTM模型在实验中表现较佳并可为相关情感分析模型的优化提供一定的意义。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱毅	大连外国语大学软件学院	29	13	2.0	3.0
2	杨丹	大连外国语大学软件学院	2	0	0.0	0.0
3	张梦	大连外国语大学软件学院	2	0	0.0	0.0