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      基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分析文本的情感傾向

      2017-11-23 | rar | 0.70 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　文本情感分析是當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)輿情分析、產(chǎn)品評(píng)價(jià)、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域的重要任務(wù)。由于當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的急劇增長，依靠人工設(shè)計(jì)特征或者傳統(tǒng)的自然語言處理語法分析工具等進(jìn)行分析，不但準(zhǔn)確率不高而且費(fèi)時(shí)費(fèi)力。而傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型均未考慮句子的結(jié)構(gòu)信息，并且在訓(xùn)練時(shí)很容易發(fā)生過擬合。針對(duì)這兩方面的不足，使用基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分析文本的情感傾向，采用分段池化的策略將句子結(jié)構(gòu)考慮進(jìn)來，分段提取句子不同結(jié)構(gòu)的主要特征；并且引入Dropout算法以避免模型的過擬合和提升泛化能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，分段池化策略和Dropout算法均有助于提升模型的性能，所提方法在中文酒店評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)集上達(dá)到了91%的分類準(zhǔn)確率，在斯坦福英文情感樹庫數(shù)據(jù)集五分類任務(wù)上達(dá)到了45.9%的準(zhǔn)確率，較基線模型都有顯著的提升。
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