發(fā)布時(shí)間：2017-06-13 10:03

  本文關(guān)鍵詞：基于word embedding和CNN的情感分類模型，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：嘗試將word embedding和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)相結(jié)合來解決情感分類問題。首先,利用skip-gram模型訓(xùn)練出數(shù)據(jù)集中每個(gè)詞的word embedding,然后將每條樣本中出現(xiàn)的word embedding組合為二維特征矩陣作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,此外每次迭代訓(xùn)練過程中,輸入特征也作為參數(shù)進(jìn)行更新;其次,設(shè)計(jì)了一種具有三種不同大小卷積核的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),從而完成多種局部抽象特征的自動(dòng)提取過程。與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法相比,所提出的基于word embedding和CNN的情感分類模型成功地將分類正確率提升了5.04%。
【作者單位】： 西南大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 自然語言處理 深度學(xué)習(xí) 詞嵌入 情感分類
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61372139) 國(guó)家教育部“春暉計(jì)劃”科研資助項(xiàng)目(z2011148)
【分類號(hào)】：TP391.1;TP183
【正文快照】： 0引言隨著近年來互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,正在逐步走向成熟的社交平臺(tái)和電商網(wǎng)站使得人們與外界的溝通變得更加方便,可以自由地對(duì)電商產(chǎn)品和時(shí)事政治發(fā)表自己的觀點(diǎn)。情感分析能夠提取出這些短文本數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)涵的語義信息,從而挖掘出用戶的情感傾向。隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展,文本數(shù)據(jù)

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  本文關(guān)鍵詞：基于word embedding和CNN的情感分類模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：446243