基于特征融合的分段卷积神经网络的情感分析研究

• 作者: 林雨 王志强 秦晓文 罗迎元 陈华阳
• 来源期刊: IT经理世界
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 情感分析 文本 自然语言处理
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 80
• 页数: 1页
• 分类号: TP391.1|TP183
• 字数: 1519字
• 语种: 中文

摘要

传统方式的情感分析方法对于庞大的情感词典以及复杂的特征提取工程依赖性较强.假设情感词典不够完整,某些评论中所出现的情感词没有在情感词典中出现,那么对于评论所展现的情感倾向无法进行判断.以机器学习为基础的情感分析方法要依赖较为复杂的特征提取技术,而使用人工来对数据进行标注,会使得大量的人力、物力、财力被消耗掉.因此本论文将深度学习与自然语言处理技术结合到一起,对使用传统的卷积神经网络模型中对句子结构没有考虑以及过度的依赖所输入的词向量的问题进行了优化,首先时对词向量进行优化,将一词多义的问题解决;其次是对句子的结构进行考虑,然后分段池化,对句子中的主要特征进行提取.实验的结果表明,对比传统方式的文本卷积神经网络,本论文所提出的方法在对情感进行分析时,精确率以及召回率等都会有明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王志强	重庆邮电大学计算机学院	4	28	2.0	4.0
2	秦晓文	重庆邮电大学计算机学院	1	0	0.0	0.0
3	陈华阳	重庆邮电大学计算机学院	1	0	0.0	0.0
4	罗迎元	重庆邮电大学计算机学院	1	0	0.0	0.0
5	林雨	重庆邮电大学计算机学院	1	0	0.0	0.0