【摘要】：探究了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的句子級(jí)別的中文文本情感分類,模型以文本經(jīng)過預(yù)處理后得到的詞向量作為輸入。傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由線性卷積層、池化層和全連接層堆疊起來的,提出以跨通道卷積層替代傳統(tǒng)線性卷積濾波器,對(duì)基本的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn),提高網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力。實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在保證訓(xùn)練速度的情況下,識(shí)別率達(dá)到91.89%,優(yōu)于傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),有較好的識(shí)別能力。
[Abstract]:Based on convolutional neural network, the emotion classification of Chinese text at sentence level is studied. The model takes the word vector obtained from the preprocessing of the text as the input. The traditional convolution neural network is stacked by linear convolution layer, pool layer and full connection layer. A cross-channel convolution layer is proposed to replace the traditional linear convolution filter to improve the basic convolution neural network and improve the expression ability of the network. The experimental results show that the recognition rate of the improved convolution neural network is 91.89, which is superior to that of the traditional convolution neural network and has better recognition ability.
【作者單位】： 暨南大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP183;TP391.1

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本文編號(hào)：2416707