【摘 要】
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随着信息化时代的来临,互联网技术的发展愈加成熟,各类网络媒体也应运而生。从最开始的QQ聊天,到后来的豆瓣影视、新浪微博等,人们可以随时随地的发表自己的想法和意见。这种
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随着信息化时代的来临,互联网技术的发展愈加成熟,各类网络媒体也应运而生。从最开始的QQ聊天,到后来的豆瓣影视、新浪微博等,人们可以随时随地的发表自己的想法和意见。这种便捷快速的交互信息方式背后带来的则是日益增长的数据量,这些数据中包含着人们对于事物或者事件的看法和意见,利用自然语言处理技术对这些数据进行分析并发现其中所包含的情感倾向,对于我们进行舆情监测、商品营销、金融分析等实际应用有着重要影响。文本情感分类又称之为为文本倾向性分析,是近些年来自然语言处理领域的研究热点之一,吸引了很多研究学者的关注。其中基于深度神经网络的情感分类算法鉴于其优异的特征提取能力,已经慢慢成为了解决文本情感分类问题的主流方法之一。本文基于深度神经网络对网络短文本进行文本情感分类研究,首先借助网络爬虫获取豆瓣电影的影评,随后对爬取的数据按照相应的准则进行预处理和情感标注,从而获取了文本情感分类数据集。为了充分利用文本情感资源,使用word2vec工具将词性特征以及词汇特征分别向量化,随后进行向量拼接并以此作为卷积神经网络的输入。在此基础上,考虑到传统的最大池化方式容易丢失特征信息,使用k-max池化代替最大池化,提出KMCNN模型。实验证明,基于KMCNN的文本情感分类相较于其它分类模型有更好的分类性能。考虑到对文本序列特征的学习需要结合上下文联系,在KMCNN的基础上提出KMCNN-GRU模型,在特征提取层将KMCNN提取的局部重要特征和GRU提取的序列特征进行融合,以特征融合的方式加强模型对于文本情感的捕获能力,并进行多组对比实验。实验结果表明,基于KMCNN-GRU的文本情感分类模型可以学习到更多的语义特征,相较于其它分类模型有更好的稳定性以及分类精度。
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