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基于卷積神經網絡的在線評論情感分析模型

摘要:針對標準卷積神經網絡在文本情感分析過程中忽略了句子的整體結構信息的缺陷,本次研究在卷積神經網絡的輸入端加入注意力機制,提出了基于雙通道輸入的分段池化卷積神經網絡模型(AF_CNN模型),該模型既能夠有效提取文本局部最優特征,又能夠捕捉到上下文詞語之間的相關性。針對體育新聞評論情感分析的實驗結果表明,與標準的卷積神經網絡模型相比,本次研究提出的AF_CNN模型在分類準確率、召回率和F1值等評價指標上,分別提升了3.40%,0.47%,1.96%。

關鍵詞:
  • 在線評論  
  • 情感分析  
  • 卷積神經網絡  
  • 注意力機制  
  • 分段池化  
作者:
畢殿杰; 魏蘇林; 趙濤; 張子振
單位:
安徽財經大學管理科學與工程學院; 安徽蚌埠; 233030
刊名:
河北科技師范學院學報

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河北科技師范學院學報緊跟學術前沿,緊貼讀者,國內刊號為:13-1344/N。堅持指導性與實用性相結合的原則,創辦于1987年,雜志在全國同類期刊中發行數量名列前茅。

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