| 基于卷积神经网络的在线评论情感分析模型 |
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| 引用本文： | 毕殿杰,魏苏林,赵涛,张子振.基于卷积神经网络的在线评论情感分析模型[J].河北科技师范学院学报,2019,33(2). |
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| 作者姓名： | 毕殿杰 魏苏林 赵涛 张子振 |
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| 作者单位： | 安徽财经大学管理科学与工程学院,安徽蚌埠,233030;安徽财经大学管理科学与工程学院,安徽蚌埠,233030;安徽财经大学管理科学与工程学院,安徽蚌埠,233030;安徽财经大学管理科学与工程学院,安徽蚌埠,233030 |
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| 基金项目： | 安徽财经大学校级科研项目;安徽省自然科学基金 |
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| 摘 要： | 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%。
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| 关 键 词： | 在线评论 情感分析 卷积神经网络 注意力机制 分段池化 |
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