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基于word embedding和CNN的情感分类模型
被引量：
20
1
作者
蔡慧苹
王丽丹
段书凯
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第10期2902-2905,2909,共5页
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...
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%。
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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
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题名
基于word embedding和CNN的情感分类模型
被引量：
20
1
作者
蔡慧苹
王丽丹
段书凯
机构
西南大学电子信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第10期2902-2905,2909,共5页
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)
文摘
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%。
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
Keywords
convolutional neural network
natural language processing( NLP)
deep learning
word embedding
sentiment classification
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于word embedding和CNN的情感分类模型
蔡慧苹
王丽丹
段书凯
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016
20
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