基于word embedding和CNN的情感分类模型

发布时间：2017-06-13 10:03

  本文关键词：基于word embedding和CNN的情感分类模型，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：尝试将word embedding和卷积神经网络(CNN)相结合来解决情感分类问题。首先,利用skip-gram模型训练出数据集中每个词的word embedding,然后将每条样本中出现的word embedding组合为二维特征矩阵作为卷积神经网络的输入,此外每次迭代训练过程中,输入特征也作为参数进行更新;其次,设计了一种具有三种不同大小卷积核的神经网络结构,从而完成多种局部抽象特征的自动提取过程。与传统机器学习方法相比,所提出的基于word embedding和CNN的情感分类模型成功地将分类正确率提升了5.04%。
【作者单位】： 西南大学电子信息工程学院;
【关键词】： 卷积神经网络 自然语言处理 深度学习 词嵌入 情感分类
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61372139) 国家教育部“春晖计划”科研资助项目(z2011148)
【分类号】：TP391.1;TP183
【正文快照】： 0引言随着近年来互联网的高速发展,正在逐步走向成熟的社交平台和电商网站使得人们与外界的沟通变得更加方便,可以自由地对电商产品和时事政治发表自己的观点。情感分析能够提取出这些短文本数据中所蕴涵的语义信息,从而挖掘出用户的情感倾向。随着互联网的不断发展,文本数据

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  本文关键词：基于word embedding和CNN的情感分类模型，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：446243