基于分解卷积神经网络的文本情感分析.pdf

基于分解卷积神经网络的文本情感分析 本文主要讨论基于分解卷积神经网络的文本情感分析方法，旨在解决传统的情感分析方法中存在的人工成本高、系统泛化性和迁移性差等问题。通过分析文本中的语义信息，挖掘出其蕴含的情感倾向，以获取用户有效的情感信息。 在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种广泛应用的深度学习结构。Kim 等提出使用卷积神经网络进行句子建模，解决文本分类任务，而陈钊等则提出将词语基于分解卷积神经网络的文本情感分析。然而，传统的卷积神经网络是将卷积层、池化层及全连接层简单堆积起来的，存在一定的局限性。 为了提高卷积神经网络的特征提取能力并加快模型训练速度，本文提出了分解卷积神经网络模型，并将其应用于文本情感分析中。实验结果表明，改进后的卷积神经网络取得了比目前主流的卷积神经网络更好的性能。 文本情感分析是自然语言处理和数据挖掘领域的一个热门话题，通过分析文本中的语义信息，挖掘出其蕴含的情感倾向，有助于用户有效地获取所需要的情感信息。本文的研究结果对个人、商业组织和国家政府都有重要作用。 关键词：情感分析、深度学习、特征提取、卷积神经网络 深度学习是人工智能领域的一个子领域，主要研究如何使用机器学习算法和神经网络来解决复杂的数据分析问题。卷积神经网络是深度学习领域中的一种广泛应用的深度学习结构，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。 文本情感分析是自然语言处理和数据挖掘领域的一个热门话题，通过分析文本中的语义信息，挖掘出其蕴含的情感倾向，有助于用户有效地获取所需要的情感信息。本文的研究结果对个人、商业组织和国家政府都有重要作用。 文本情感分析方法可以分为三类：基于规则的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。基于规则的方法通过手动设计规则来识别文本中的情感信息，而基于机器学习的方法通过机器学习算法来自动学习文本中的情感信息。基于深度学习的方法则通过建立深层神经网络来自动学习文本中的情感信息。 本文的研究结果表明，基于分解卷积神经网络的文本情感分析方法可以取得比传统方法更好的性能，具有广泛的应用前景。