一种基于联合深度神经网络的食品安全信息情感分类模型

发布时间：2017-08-24 22:07

  本文关键词：一种基于联合深度神经网络的食品安全信息情感分类模型

  更多相关文章： 联合神经网络模型 多粒度文本特征 词向量 食品安全 情感倾向性分析

【摘要】：针对因中文食品安全文本特征表达困难,而造成语义信息缺失进而导致分类器准确率低下的问题,提出一种基于深度神经网络的跨文本粒度情感分类模型。以食品安全新闻报道为目标语料,采用无监督的浅层神经网络初始化文本的词语级词向量。引入递归神经网络,将预训练好的词向量作为下层递归神经网络(Recursive Neural Network)的输入层,计算得到具备词语间语义关联性的句子特征向量及句子级的情感倾向输出,同时动态反馈调节词向量特征,使其更加接近食品安全特定领域内真实的语义表达。然后,将递归神经网络输出的句子向量以时序逻辑作为上层循环神经网络(Recurrent Neural Network)的输入,进一步捕获句子结构的上下文语义关联信息,实现篇章级的情感倾向性分析任务。实验结果表明,联合深度模型在食品安全新闻报道的情感分类任务中具有良好的效果,其分类准确率和F1值分别达到了86.7%和85.9%,较基于词袋思想的SVM模型有显著的提升。
【作者单位】： 武汉大学计算机学院;
【关键词】： 联合神经网络模型 多粒度文本特征 词向量 食品安全 情感倾向性分析
【基金】：国家自然科学基金(61303214)资助
【分类号】：TS201.6;TP183;TP391.1
【正文快照】： 到稿日期:2015-11-26返修日期:2016-02-25本文受国家自然科学基金(61303214)资助。1引言随着互联网以用户为中心的开放式架构的蓬勃发展,文本情感分类技术在用户评论分析与决策、舆情监控、电子政务、推荐系统以及趋势预测等多个应用领域均做出了巨大贡献[1]。文本情感分类技

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本文编号：733404