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基于特征融合分段卷积神经网络的情感分析
被引量:
11
1
作者
周泳东
章韵
+1 位作者
曹艳蓉
黄海平
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第10期3009-3013,3029,共6页
为解决文本情感分析任务中传统卷积神经网络模型存在没有考虑句子结构和过度依赖于所输入的词向量问题,提出一种基于特征融合的分段卷积神经网络模型(PF-CNN)。考虑句子的结构,分段池化提取句子的主要特征;利用词性特征与词向量融合的方...
为解决文本情感分析任务中传统卷积神经网络模型存在没有考虑句子结构和过度依赖于所输入的词向量问题,提出一种基于特征融合的分段卷积神经网络模型(PF-CNN)。考虑句子的结构,分段池化提取句子的主要特征;利用词性特征与词向量融合的方法,解决词向量无法区分同义词的问题。实验结果表明,与传统的文本卷积神经网络相比,PF-CNN模型在情感分析任务上,准确率、召回率和F1值等指标都有显著提升。
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关键词
自然语言处理
情感分析
卷积神经网络
情感词向量
深度学习
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题名
基于特征融合分段卷积神经网络的情感分析
被引量:
11
1
作者
周泳东
章韵
曹艳蓉
黄海平
机构
南京邮电大学计算机学院
南京邮电大学江苏省大数据安全与智能处理实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第10期3009-3013,3029,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61672297)
文摘
为解决文本情感分析任务中传统卷积神经网络模型存在没有考虑句子结构和过度依赖于所输入的词向量问题,提出一种基于特征融合的分段卷积神经网络模型(PF-CNN)。考虑句子的结构,分段池化提取句子的主要特征;利用词性特征与词向量融合的方法,解决词向量无法区分同义词的问题。实验结果表明,与传统的文本卷积神经网络相比,PF-CNN模型在情感分析任务上,准确率、召回率和F1值等指标都有显著提升。
关键词
自然语言处理
情感分析
卷积神经网络
情感词向量
深度学习
Keywords
natural language processing
sentiment analysis
convolution neural network
sentiment word vector
deep learning
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于特征融合分段卷积神经网络的情感分析
周泳东
章韵
曹艳蓉
黄海平
《计算机工程与设计》
北大核心
2019
11
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