基于分段卷积神经网络的文本情感极性分析

来源 :计算机仿真 | 被引量 : 5次 | 上传用户：jessiexsu

【摘要】

：

传统文本情感分析方法存在文本信息分析准确度较差、召回率偏低且时间成本较高问题,提出基于分段卷积神经网络的文本情感极性分析方法。卷积层使用滤波器完成局部特征提取,获得卷积核函数运算法产生的特征图,将其输入至下采样层,由下采样层输出局部最优特征。利用分化池操作,将卷积向量中的最大极性值融合成向量,并使用非线性函数对该向量计算,获得文本句子的极性特征。运用softmax分类器与Dropout算法,随机将

【作者】

：

韩开旭黎永壹邱桂华钱威

【机构】

：

北部湾大学电子与信息工程学院

【出处】

：

计算机仿真

【发表日期】

：

2020年06期

【关键词】

：

分段神经网络分段池分类器文本情感 Piecewise neural networkPiecewise poolClassifierText sentime

【基金项目】

：

北部湾大学引进高层次人才科研启动项目(2018KYQD35)

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