基于卷积神经网络的多维特征微博文本情感分析

• 作者: 余鹏 田杰
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分析 卷积神经网络 微博文本 表情字符
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 信息处理与网络安全
• 页码范围: 2244-2247
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.09.032

摘要

以word2vec工具进行词向量运算,根据短文本语义特征,采用卷积神经网络模型提取出深度抽象特征,再对分类器进行训练来实现情感分类的目的.分析基于卷积神经网络的多维特征微博文本情感,通过F值和准确率来衡量实际分类效果,分析结果表明:相对于机器学习模型,该微博情感分析模式使情感分析和F值准确率依次增大了0.1060与0.1320.采用卷积神经网络和多维度文本特征分析方法可以有效提升微博情感分析的效果.