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%。