基于改进型神经网络的影评文本情感分析算法

基于改进型神经网络的影评文本情感分析算法

论文摘要

考虑到电影影评上下文信息带有固有的属性特征和语序不合理性等特点,提出CRCNN模型进行文本情感分析。为了减少噪音数据对分析的影响,对卷积神经网络进行改进,在输入层和卷积层之间引入了权重分布层对重要部分进行分析,减少噪音,使处理的特征得到提升。在卷积层中使用梯度下降法来求解训练参数时会引起梯度弥散或爆炸,为了解决此问题引入了门控机制。最后引入序列标注层,同时和神经网络学习的语义特征进行整体的优化求解。另外,利用字粒度词向量为特征,解决了歧义词的切分的同时学习到更加具体的特征。实验结果表明,利用该模型进行影评分析的效果明显好于其它几种模型。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 学习模型
  •   2.1 CRF模型
  •   2.2 基于CNN的特征提取
  • 3 实验
  •   3.1 数据集预处理
  •     3.1.1 词级词向量的预学习
  •     3.1.2 字级词向量的预学习
  •     3.1.3 卷积神经网络模型参数设置
  •   3.2 结果与分析
  • 4 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 李俭兵,刘栗材

    关键词: 影评,情感分析,卷积神经网络,序列标注层,字粒度词向量

    来源: 计算机工程与科学 2019年12期

    年度: 2019

    分类: 信息科技

    专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术

    单位: 重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆信科设计有限公司,重庆邮电大学通信新技术应用研究中心

    分类号: TP391.1;TP183

    页码: 2261-2269

    总页数: 9

    文件大小: 430K

    下载量: 367

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