本文選題：文本情感分類　切入點：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡　出處：《華僑大學學報(自然科學版)》2017年06期

【摘要】：結合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對于特征提取的優(yōu)勢和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的長短時記憶算法的優(yōu)勢,提出一種新的基于多尺度的卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中的多尺寸濾波器提取出具有豐富上下文關系的詞特征,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡中的長短時記憶算法將提取到的詞特征與句子的結構聯(lián)系起來,從而完成文本情感分類任務.實驗結果表明:與多種文本情感分類方法相比,文中算法具有較高的精度.
[Abstract]:Based on convolutional neural network for feature extraction and the advantages of recurrent neural network length advantage memory algorithm, proposes a convolution model based on multi scale new recurrent neural network, the size of the filter in the convolution neural network to extract the feature words with rich context, linked words and sentence structure features of recurrent neural network in the length of memory the algorithm to extract, thus completing the text sentiment classification task. The experimental results show that compared with the emotional variety of text classification methods, the proposed algorithm has a high precision.

【作者單位】： 華僑大學計算機科學與技術學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61370006) 福建省科技計劃(工業(yè)引導性)重點項目(2015H0025)
【分類號】：TP183;TP391.1

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本文編號：1717133