融合情感特征的深度学习微博情感分析

针对传统情感分析方法对微博短文本应用效果不佳的问题,提出将文本情感特征与深度学习模型融合的微博情感分析新机制.通过词向量计算文本的语义特征,结合基于表情字符的情感特征,利用卷积神经网络挖掘特征集合与情感标签间的深层次关联,训练情感分类器.实验结果表明,相比基于词典的机器学习模型,该机制将情感分析准确率与F度量分别相对提升21.29%和19.20%.该机制结合语义和情感特征,利用卷积神经网络的抽象特征提取能力,改善微博短文本的情感分析精度.     

基于卷积神经网络和双向门控循环单元网络注意力机制的情感分析

传统的情感分析方法不能获取全局特征,以及否定词、转折词和程度副词的出现影响句子极性判断.在深度学习方法基础上提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元网络注意力机制的短文本情感分析方法.将情感积分引入卷积神经网络,利用情感词自身信息,通过双向门控循环网络模型获取全局特征,对影响句子极性的否定词、转折词和程度副词引入注意力机制实现对这类词的重点关注,提取影响句子极性的重要信息.实验结果表明,该模型与现有相关模型相比,有效提高情感分类的准确率.     

基于深度学习的文本情感分析

传统的文本情感分析主要基于情感词典、机器学习以及传统的神经网络模型等实现特征的提取及情感的分类,但由于语料简短及特征稀疏,使得这类情感分析方法取得的效果不理想。因此,提出采用基于Self-Attention机制的卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(BI-LSTM)相结合的模型结构(SCBILSTM模型)对微博文本进行情感分析,SCBILSTM利用双向循环神经网络对文本上下文进行特征提取,并利用CNN进行局部特征提取,在此基础上添加自注意力机制,在通过网络爬虫抓取的微博数据集上和其他模型进行对比实验,验证本文中所提出的模型有效提升了文本分类的准确率。     

基于混合神经网络的中文隐式情感分析

隐式情感分析是情感计算的重要组成部分,尤其是基于深度学习的情感分析近年来成为了研究热点.本文利用卷积神经网络对文本进行特征提取,结合长短期记忆网络(LSTM)结构提取上下文信息,并且在网络中加入注意力机制,构建一种新型混合神经网络模型,实现对文本隐式情感的分析.混合神经网络模型分别从单词级和句子级的层次结构中提取更有意义的句子语义和结构等隐藏特征,通过注意力机制关注情绪贡献率较大的特征.该模型在公开的隐式情感数据集上分类准确率达到了77%.隐式情感分析的研究可以更全面地提高文本情感分析效果,进一步推动文本情感分析在知识嵌入、文本表示学习、用户建模和自然语言等领域的应用.     

多尺度卷积循环神经网络的情感分类技术

结合卷积神经网络对于特征提取的优势和循环神经网络的长短时记忆算法的优势,提出一种新的基于多尺度的卷积循环神经网络模型,利用卷积神经网络中的多尺寸滤波器提取出具有丰富上下文关系的词特征,循环神经网络中的长短时记忆算法将提取到的词特征与句子的结构联系起来,从而完成文本情感分类任务.实验结果表明:与多种文本情感分类方法相比,文中算法具有较高的精度.     

基于深度学习的多维特征微博情感分析

提出1种基于卷积神经网络的多维特征微博情感分析新机制;利用词向量计算文本的语义特征,结合基于表情字符的情感特征,利用卷积神经网络挖掘特征集合与情感标签间的深层次关联,训练情感分类器;结合微博文本的语义和情感特征,同时利用卷积神经网络的抽象特征提取能力,进而改善情感分析性能。研究结果表明:引入表情字符的情感特征模型可使情感分析准确率提高2.62%;相比基于词典的机器学习模型,新机制将情感分析准确率与F度量分别提升21.29%和19.20%。     

基于卷积神经网络的特定目标文本情感分析模型

在特定目标文本情感分析过程中,文本序列分类受标注方式的限制,导致分析结果的准确率和召回率较低.为了解决这个问题,构建了基于卷积神经网络的特定目标文本情感分析模型(文本分析模型).根据情感差异分析特定目标文本序列,在输入层将文本特征矩阵作为卷积神经网络语言模型的输入数据,拼接成词性序列矩阵;分段池化捕获文本序列不同的关键特征,并分类处理提取到的特征向量;加入dropout机制完成特定目标文本情感分类,确定文本中每个词的重要度信息,实现特定目标文本情感分析.实验结果表明,文本分析模型的准确率高于84%,召回率最大值为87%,能够有效实现特定目标文本情感分析.     

融合多粒度语义特征的中文情感分析方法

中文情感分析是自然语言处理的重要研究内容,旨在探究中文文本中蕴含的情感倾向.近年来,中文情感分析研究取得了长足进步,但鲜有研究根据语言本身特征和下游任务需求进行探讨.鉴于此,针对中文文本的特殊性以及情感分析的实际需求,在字、词特征的基础上,引入部首特征和情感词性特征,利用双向长短期记忆网络、注意力机制、循环卷积神经网络等模型,提出了融合字、词、部首、词性等多粒度语义特征的中文文本情感分析方法.在融合各类特征的基础上,利用softmax函数进行情感预测.数据集NLPECC(natural language processing and Chinese computing)上的对比实验结果表明,所提方法的F₁值均达到84.80%,一定程度上提高了已有方法的性能,较好地完成了中文文本情感分析任务.     

基于循环神经网络变体和卷积神经网络的文本分类方法

针对长文本在文本分类时提取语义关键特征难度大,分类效果差等问题,建立基于循环神经网络变体和卷积神经网络(BGRU-CNN)的混合模型,实现中文长文本的准确分类。首先,通过PV-DM模型将文本表示为句向量,并将其作为神经网络的输入;然后,建立BGRU-CNN模型,经双向门控循环单元(B-GRU)实现文本的序列信息表示,利用卷积神经网络(CNN)提取文本的关键特征,通过Softmax分类器实现文本的准确分类;最后,经SogouC和THUCNews中文语料集测试,文本分类准确率分别达到89. 87%和94. 65%。测试结果表明,循环层提取的文本序列特征通过卷积层得到了进一步优化,文本的分类性能得到了提高。     

基于卷积神经网络的在线评论情感分析模型

针对标准卷积神经网络在文本情感分析过程中忽略了句子的整体结构信息的缺陷,本次研究在卷积神经网络的输入端加入注意力机制,提出了基于双通道输入的分段池化卷积神经网络模型(AF_CNN模型),该模型既能够有效提取文本局部最优特征,又能够捕捉到上下文词语之间的相关性。针对体育新闻评论情感分析的实验结果表明,与标准的卷积神经网络模型相比,本次研究提出的AF_CNN模型在分类准确率、召回率和F_1值等评价指标上,分别提升了3.40%,0.47%,1.96%。     

基于BERT与多通道卷积神经网络的细粒度情感分类

为了分析突发事件期间网络舆论的情感倾向,以更有效地调节人们的情绪,维护社会稳定。本文提出了一种融合BERT模型和多通道卷积神经网络的深度学习方法用于细粒度情感分类,以获取更加丰富的文本语义特征信息。通过BERT 对输入的文本进行编码,以增强文本的语义特征表示,再通过具有多个不同大小的卷积核的并行卷积层来学习文本特征,捕获文本的深层次特征,提升模型在文本分类的性能。对比实验表明,该模型在准确性、召回率和F1值方面均优于传统的情感分类模型,并能显著改善细粒度情感分类的性能。除此之外,本文还探究了表情符号对细粒度情感分类模型的影响,实验结果表明表情符号转换成文字后可以增强文本的情感特征提取能力,提升模型分类性能。     

一种基于卷积神经网络的跨领域情感分析

文本情感分析就是分析主观文本的情感倾向.针对情感分析中标签样本不足以及不同领域中情感表达存在差异的问题,提出一种基于卷积神经网络的跨领域情感分析方法,利用源领域标签样本完成对目标领域的无监督情感分析.首先,量化词项的情感极性、基于词向量度量词项的领域一致性,并在此基础上选择情感强烈且语义一致的词项作为领域间的共享词;然后,采用卷积神经网络提取文本特征,基于共享词的极性对源领域情感文本进行特征扩展;其次,基于扩展的文本完成情感分类器的训练,并对目标领域的情感文本进行分类;最后,在Amazon数据集上进行实验分析,实验结果表明该方法可以提高跨领域情感分类的准确率.     

基于情感分析和GAN的股票价格预测方法

股票价格具有非平稳性和波动性特点,且投资者容易受自身情感影响,投资决策行为具有非理性特征,因此股票价格难以预测.针对预测股票价格的卷积神经网络情感分析方法存在文本标记分布不平衡问题,本文提出一种基于情感分析和生成对抗网络的股票价格预测方法.首先,建立金融领域情感词典库;然后,使用基于词典的情感分析方法计算金融文本数据的情感极性和投资者每天的总体情感指数;最后,利用生成对抗网络对股市波动进行预测,其中生成器生成股票序列数据,而判别器采用卷积神经网络对生成数据和真实数据进行区分.该方法能动态地更新股票价格预测结果且误差较小.     

基于文本特征和语言知识的神经网络情感分类

为进一步提高文本情感倾向性分类效果,提出基于文本特征和语言知识融合的卷积神经网络模型MI-CNN.使用Word2Vec表示词语信息,将词性和情感词语等语言知识嵌入词向量中,将文本特征和语言知识融合到情感倾向性分类模型,经过参数优化提升文本情感倾向性分类模型的准确率.在数据集上进行实验,结果表明所提出的模型准确率达到93...     

一种加权词向量的混合网络文本情感分析方法

针对文本中关键信息被忽略以及分类准确率不高的问题,提出一种加权word2vec的卷积神经网络(CNN)与ATT-BiGRU混合神经网络情感分析模型.由于word2vec生成的词向量无法突出文本关键词的作用,因此引入词频-逆文档频率(TF-IDF)算法计算词汇权重值.然后,将加权运算后的词向量输入CNN与ATT-BiGRU混合模型提取隐含特征.该模型通过卷积神经网络(CNN)和基于注意力机制的双向门限循环单元(ATT-BiGRU)分别提取文本特征,以此来提高文本的表示能力.多组实验对比结果表明,与其他算法相比较,该模型的分类准确率最高且耗费时间代价小.     

双通道多核卷积神经网络中文文本情绪分类方法

自然语言处理中,文本情绪分类目前以情感极性分类居多,更加细粒度的情绪分类却很少,并且基本上都为英文文本情绪分类。本文针对中文文本情绪分类,设计并实现了一种双通道多核卷积神经网络中文文本情绪分类方法。在特征提取部分,设计了双通道特征提取方法,采用word2vec预先训练词向量的词袋方式并引入注意力机制,提取的特征向量在关注局部特征信息的基础上加入了文本上下文之间的关系信息,能够涵盖文本全局特征;在卷积部分,设计了多种不同卷积核分别卷积池化后再组合的方式,从而得到更加全面的文本特征。理论分析和实验结果表明,双通道多核卷积神经网络中文文本情绪分类方法分类准确率达86%,比单层卷积神经网络的分类准确率提高了4%,同时解决了单层卷积神经网络特征提取不够全面和多层卷积神经网络特征提取过于抽象的问题。     

多标签文本分类模型对比研究

为了有效地管理和利用网络文本信息,实现文本内容自动标签标注,提出采用多种深度学习模型对多标签文本分类进行研究。采用神经网络词向量模型word2vec获取文本数据的语义特征。对循环神经网络和卷积神经网络进行模型融合,引入注意力机制,形成TextRCNN_Attention神经网络模型。实验结果表明,TextRCNN_Attention模型结构融合了循环神经网络和卷积神经网络模型的优点,能更好地理解语义信息。Attention机制对文本特征提取更加合理,使模型将注意力聚焦在对文本分类任务贡献分值较大的特征上,分类效果更好。     

基于BERT模型的文本评论情感分析

目前,用户的评论对产品的改进具有重大意义,为了解决文本情感人工阅读效率低下和传统词向量搭配神经网络解决文本情感分析准确率不高的问题,本文中提出了一种基于BERT模型的文本情感分类的解决方案.本文实验中使用谭松波酒店评论语料,通过使用预训练好的BERT模型进行fine tune,将得到的结果通过搭建的神经网络模型进行分类...     

基于文本情感特征的心理评估模型

构建基于文本情感特征的心理评估模型. 首先, 根据词语的情感极性和词性设计词语特征, 将文本中的每个词语映射成情感词向量, 进而将其作为卷积神经网络的输入, 并加入注意力机制对输出结果进行优化, 得到包含情感特征的文本向量表示. 其次, 使用Bayes正则化算法优化权值, 控制并平衡神经网络拟合程度, 改进BP神经网络算法的网络泛化能力. 最后, 将文本向量作为Bayes正则化神经网络的输入, 预测学生的心理状态, 与心理评估结果的对比实验结果表明, 模型效果较理想.      

基于改进卷积神经网络的短文本分类模型

基于卷积神经网络, 提出一种基于改进卷积神经网络的短文本分类模型. 首先, 采用不同编码方式将短文本映射到不同空间下的分布式表示, 提取不同粒度的数字特征作为短文本分类模型的多通道输入, 并根据标准知识库提取概念特征作为先验知识, 提高短文本的语义表征能力； 其次, 在全连接层增加自编码学习策略, 在近似恒等的基础上进一步组合数字特征, 模拟数据内部的关联性； 最后, 利用相对熵原理为模型增加稀疏性限制, 降低模型复杂度的同时提高模型的泛化能力. 通过对开源数据集进行短文本分类实验, 验证了模型的有效性.