实验报告4
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2022-08-08
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实验四 电影评论情感分类
一、 实验目的
1. 进一步加深对卷积神经网络基本原理的理解。
2. 掌握卷积神经网络处理文本的各项技术。
3. 掌握文本分类模型 Text-CNN 的架构和原理。
二、 实验要求
1. 任选一个深度学习框架建立 Text-CNN 模型（本实验指导书以 TensorFlow 为
例）。
2. 实现对中文电影评论的情感分类，实现测试准确率在 83%以上。
3. 也可采用 LSTM 实现，实现测试准确率高于卷积神经网络。
4. 按规定时间在课程网站提交实验报告、代码以及 PPT。
三、 实验原理
Text-CNN 和传统的 CNN 结构类似，具有词嵌入层、卷积层、池化层和全连
接层的四层结构，如图 1 所示。
图 1 Text-CNN 网络结构
如图 1 中所示，Text-CNN 的词嵌入层（Word embedding）使用二维矩阵来
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