自适应卷积神经网络在情感分析中的应用

• 作者: 杜波超 秦继伟
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 嵌入层 自适应学习率 均值权重 情感预测
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 信息处理与传输|Information Processing & Transmission
• 页码范围: 193-196
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2022.02.009

摘要

针对目前卷积神经网络处理情感分类时无法快速准确获取全局最优解的问题,提出了一种改进的自适应权重卷积神经网络算法.该算法首先在双通道嵌入层中加入静态向量,其中,一个通道不更新梯度,另一个通道更新梯度;其次利用自适应学习率的优化器,避免反向传播期间梯度爆炸和梯度消失;最后采用均值权重的方法,以避免计算梯度时出现震荡,保证求解权重时的稳定性和有效性.实验结果表明:该算法能够保证用户情感预测的准确性.