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基于BiLSTM和CNN的序贯三支情感分类模型研究
被引量：
3
1
作者
赵梦宇
孙京博
+2 位作者
魏遵天
辛现伟
宋继华
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期502-510,共9页
文本情感分析作为自然语言处理领域中的一个重要分支,在现实生活中具有重要的应用价值.传统深度学习模型在情感分析中主要根据概率值大小进行硬分类,忽略了极性不明显数据的影响,导致阈值边缘对象的分类准确率欠佳.为了解决这一问题,基...
文本情感分析作为自然语言处理领域中的一个重要分支,在现实生活中具有重要的应用价值.传统深度学习模型在情感分析中主要根据概率值大小进行硬分类,忽略了极性不明显数据的影响,导致阈值边缘对象的分类准确率欠佳.为了解决这一问题,基于CNN(Convolutional Neural Networks)和BiLSTM(Bi-directional Long Short-Term Memory)模型,并引入序贯三支决策(Sequential Three-way Decisions,S3WD)的思想,提出了基于BiLSTM和CNN的序贯三支情感分类模型(BiLCNN-S3WD),该模型能更好地从多个粒度对极性不明显数据进行处理.通过在online_shopping_10_cat和微博数据集上进行多组实验与对比分析,验证了所提模型的有效性.实验结果表明,与七个基线模型相比,BiLCNN-S3WD在三个数据集上的每个评价标准都取得了更佳的效果.
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关键词
序贯三支决策
情感分类
CNN
BiLSTM
多粒度
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职称材料
题名
基于BiLSTM和CNN的序贯三支情感分类模型研究
被引量：
3
1
作者
赵梦宇
孙京博
魏遵天
辛现伟
宋继华
机构
北京师范大学人工智能学院
河南师范大学计算机与信息工程学院
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期502-510,共9页
基金
河南省高等学校重点科研项目(24A520019)
2023年国际中文教育研究课题(23YH26C)
+1 种基金
教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(22JJD740017)
河南省科技攻关项目(232102210077)。
文摘
文本情感分析作为自然语言处理领域中的一个重要分支,在现实生活中具有重要的应用价值.传统深度学习模型在情感分析中主要根据概率值大小进行硬分类,忽略了极性不明显数据的影响,导致阈值边缘对象的分类准确率欠佳.为了解决这一问题,基于CNN(Convolutional Neural Networks)和BiLSTM(Bi-directional Long Short-Term Memory)模型,并引入序贯三支决策(Sequential Three-way Decisions,S3WD)的思想,提出了基于BiLSTM和CNN的序贯三支情感分类模型(BiLCNN-S3WD),该模型能更好地从多个粒度对极性不明显数据进行处理.通过在online_shopping_10_cat和微博数据集上进行多组实验与对比分析,验证了所提模型的有效性.实验结果表明,与七个基线模型相比,BiLCNN-S3WD在三个数据集上的每个评价标准都取得了更佳的效果.
关键词
序贯三支决策
情感分类
CNN
BiLSTM
多粒度
Keywords
sequential three⁃way decisions
sentiment classification
CNN
BiLSTM
multi⁃granularity
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BiLSTM和CNN的序贯三支情感分类模型研究
赵梦宇
孙京博
魏遵天
辛现伟
宋继华
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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