【摘要】：隨著互聯網科技的蓬勃發(fā)展,網絡評論不論是在國家層面還是在人們的日常生活中都起著舉足輕重的作用。對于網絡上的文本進行分析是一個非常具有現實意義的任務。我們中華文字充滿著豐富的語義信息,很多時候,同樣的詞語在不同的語境下有著截然不同的意思,并且中文的研究還需要對文本進行分詞、繁簡體轉化等處理,因此對中文的文本進行分析要比英文文本分析面臨更多的挑戰(zhàn)。文本情感分析是文本分析中不可忽略的一部分,許多時候我們必須了解一個句子、一條評論、一段話的情感才能夠更加全面準確的理解語句的真實含義�，F如今人工智能正在逐漸改變人們的生活。深度學習對人工智能起著推進作用。在深度學習基礎上發(fā)展而來的人臉識別、語音對話、文本分析技術正應用于我們手機的App之中,對文本的情感進行分析是文本分析技術的一個重要應用。深度學習當中有許多的神經網絡,在眾多的神經網絡之中,卷積神經網絡(CNN,Convolution Neural Network)具有局部感知能力能夠提取數據中的局部信息,而循環(huán)神經網絡更適合于研究序列化數據。語言本身就是序列化數據,并且語言的上下文存在語義關系。長短期記憶神經網絡(LSTM,Long Short Term Memory)是循環(huán)神經網絡的一種,耦合輸入和遺忘門模型(CIFG,Coupled Input and Forget Gate)是LSTM的一個變形。本文將CNN與CIFG兩者進行結合,提出卷積耦合輸入和遺忘門網絡模型(CNN-CIFG,Convolution Neural Network-Coupled Input and Forget Gate)解決影評文本的情感分析問題。本文首先通過網絡爬蟲技術爬取豆瓣網上影視作品的影評文本信息。因影評數據具有內容隨意、多樣性等特性,最初要將影評文本進行數據清洗以及繁簡體轉化、文本分詞、情感標注等預處理操作。然后將經預處理后的文本向量化,將影評文本轉化為計算機能夠認識的一種形式,再將向量化后的數據傳入神經網絡模型。經過不停地迭代優(yōu)化,得到可以用于影評情感分類的模型。經實驗對比分析,本文構建的卷積耦合輸入和遺忘門網絡模型(CNN-CIFG)可以更好的學習文本中的情感信息,對正面和負面文本的分類性能在多個評價指標上都有提高。
【學位授予單位】：上海師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：J943;TP391.1;TP183
【圖文】：

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本文編號：2739643