基于BLSTM的中文短文本情感分析算法研究

发布时间：2024-02-28 22:28

　　文本情感分析是依据文本数据提供的特征计算该文本的褒贬等情感倾向,为制定决策提供有效依据。文本情感分析是自然语言处理的基本任务,是人机交互、人工智能的关键技术之一,被广泛应用于国防建设、政府管理、舆情分析、医疗卫生及商业等领域,通过大数据文本分析,可为国家方针政策制定、社会改革、企业经济运行及个人的日常工作生活等提供辅助支持。目前,已有的情感分析算法虽然已经取得了一定的效果,但是,依然存在着一些问题和挑战。例如,词向量的文本表示方法存在分词歧义及无法表示一词多义的现象;普通神经网络方法无法很好地识别短文本稀疏特征中更重要的部分,不能充分利用文本的句法结构等信息。针对上述问题,本文主要研究内容包括:1.针对目前中文信息处理领域以词向量表示文本时对分词准确性要求较高,无法处理分词歧义与一词多义现象的问题,提出一种改进的基于字向量的双向长短时记忆网络(Bi-directional Long-Short Term Memory,BLSTM)情感分析算法。利用字向量对中文短文本进行细粒度表示,通过BLSTM网络捕捉句子的上下文语义信息,降低了分词可能产生的噪声对算法性能的影响,有效提升了短文本情感...

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.5RNN网络一般结构

图2.5RNN网络一般结构在时序序列上展开，则可以更加清楚的了解其网络结构间序列上展开如图2.6所示。图2.6RNN神经网络时间序列展开图序列模型，表示t时刻的输入向量；表示t时刻的输上图是RNN结构展开图，，，....

图2.6RNN神经网络时间序列展开图

图2.6RNN神经网络时间序列展开图一种序列模型，表示t时刻的输入向量；表示t时刻的输出向记忆。上图是RNN结构展开图，，，分别表示t-1、t、，U、W、V分别表示输入层、隐含层及输出层神经元之间的连接权2.6可以看....

图2.7sigmoid函数图像

图2.7sigmoid函数图像值域为(0，1)，其输出在某些场合可以看作减少了计算复杂度。但是，其函数值域并非进行误差反向传播的时候权值可能会仅朝着2009年，Wan等人为了解决sigmoid函数作为激活函数使用，一定程度上加快了网络.12)所示。=¨￠(....

图2.8tanh函数图像

图2.7sigmoid函数图像值域为(0，1)，其输出在某些场合可以看少了计算复杂度。但是，其函数值域并行误差反向传播的时候权值可能会仅朝009年，Wan等人为了解决sigmoid函数作为激活函数使用，一定程度上加快了网2)所示。¨￠()=....

本文编号：3914075