基于门控循环单元和胶囊特征的文本情感分析

• 作者: 孙建强 宋国超 杨云龙
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分析 权重共享 胶囊模型 门控循环单元动态路由 文本属性
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 2531-2535
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010128

摘要

针对简单的循环神经网络(RNN)无法长时间记忆信息和单一的卷积神经网络(CNN)缺乏捕获文本上下文语义的能力的问题,为提升文本分类的准确率,提出一种门控循环单元(GRU)和胶囊特征融合的情感分析模型G-Caps.首先通过GRU捕捉文本的上下文全局特征,获得整体标量信息;其次在初始胶囊层将捕获的信息通过动态路由算法进行迭代,获取到表示文本整体属性的向量化的特征信息;最后在主胶囊部分进行特征间的组合以求获得更准确的文本属性,并根据各个特征的强度大小分析文本的情感极性.在基准数据集MR上进行的实验的结果表明,与初始卷积滤波器的CNN(CNN+INI)和批判学习的CNN(CL_CNN)方法相比,G-Caps的分类准确率分别提升了3.1个百分点和0.5个百分点.由此可见,G-Caps模型有效地提高了实际应用中文本情感分析的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋国超		2	0	0.0	0.0
2	杨云龙		1	0	0.0	0.0
3	孙建强		1	0	0.0	0.0