基于卷积神经网络参数优化的中文情感分析

发布时间：2018-08-02 13:58

【摘要】：卷积神经网络模型的训练需要设计者指定大量模型参数,但因模型对各类参数的敏感度不一,导致实验效果不佳。针对上述问题,研究中文文本情感分析,以词向量维度、词向量训练规模、滑动窗口大小和正则化方法等作为不同模型的影响因素,设计单层卷积神经网络,在不同影响因素下分别进行中文情感分类实验,并根据结果得出卷积神经网络在处理中文情感分析时对各类参数的敏感程度和具体的模型参数优化建议。
[Abstract]:The training of convolution neural network model requires designers to specify a large number of model parameters, but the sensitivity of the model to various parameters is different, resulting in poor experimental results. Aiming at the above problems, the emotion analysis of Chinese text is studied. The single layer convolution neural network is designed with word vector dimension, word vector training scale, sliding window size and regularization method as the influence factors of different models. Chinese emotion classification experiments are carried out under different influence factors, and according to the results, the sensitivity of convolution neural network to all kinds of parameters and the optimization suggestions of model parameters are obtained when dealing with Chinese affective analysis.
【作者单位】： 华南师范大学计算机学院;华南师范大学软件学院;
【基金】：国家自然科学基金(61503143)
【分类号】：TP183;TP391.1

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