基于深度学习方法的中文情感分析.pdf

中文情感分析是自然语言处理领域的一个关键任务，其目标是从文本中提取出作者的情感倾向，如正面、负面或中立。传统的文本情感分析技术主要分为基于规则和基于机器学习两大类。基于规则的方法依赖于语言学知识，通过构建情感词典和模板来分析文本，但这种方法需要大量的人工工作。而基于机器学习的方法则需要人工标注数据，然后训练模型进行预测。 近年来，随着深度学习的发展，尤其是卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）的应用，中文情感分析取得了显著的进步。本文提出的是一种结合权重分配的多通道卷积神经网络（WAMCCNN）和双向长短时记忆网络（BILSTM）的新型模型。 WAMCCNN模型创新性地将文本词向量、情感词向量和词语的特征权重相结合，形成新的特征向量，用于卷积网络的不同通道输入。这样做的好处是，模型可以从多个角度学习文本的情感信息，并能利用每个词语在句子中的重要性，获取更丰富的语义信息。同时，由于卷积神经网络往往难以捕捉到长距离的上下文信息，因此，引入BILSTM模型可以解决这一问题，BILSTM能够捕获文本的前后关联信息，提供全局的上下文理解。 实验部分，该模型在新浪微博评论数据集和京东评论数据集上进行了验证，结果显示，相较于之前的深度学习情感分析模型，该模型的分类准确率有明显提升。这表明，结合权重分配和多通道卷积，以及利用BILSTM的上下文信息，可以有效提升情感分析的性能，尤其在处理中文文本时。 基于深度学习的中文情感分析是当前研究的热点，该文提出的模型通过整合多种信息源和利用上下文，提高了情感识别的精确度，对于推动中文情感分析技术的发展具有积极意义。未来的研究可能进一步探索如何优化权重分配策略，以及如何更好地结合其他类型的神经网络结构，以提高模型的泛化能力和效率。