【摘 要】
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卷积神经网络在文本情感分析任务中已取得了不错的成效,然而,相关模型的效果十分依赖于输入文本的表示,如果文本表示不准确,网络训练容易因输入噪音导致过拟合。针对改善文本
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61379109)
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卷积神经网络在文本情感分析任务中已取得了不错的成效,然而,相关模型的效果十分依赖于输入文本的表示,如果文本表示不准确,网络训练容易因输入噪音导致过拟合。针对改善文本卷积神经网络中输入文本的表示质量,提出一种结合词性(Part of Speech,POS)特征改进的文本卷积神经网络模型Word-POS CNN(WP-CNN)。通过利用词性特征来捕捉传统词向量无法识别的文本一词多义现象,并与输入文本原始表示方法相结合构造了卷积神经网络的双通道输入。根据基于中文酒店评论和英文影评数据集的情感分析实验结果,所提模型相比于传统文本卷积神经网络,在情感分类准确率、召回率和F1值等指标上都有明显提升。
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