【摘 要】
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旅游评论文本冗长且句式复杂,现有的旅游类情感分析算法较少考虑文本特点和句法变化规则,导致分类准确率降低。针对该问题,提出融合句法规则和卷积神经网络(convolutional ne
【机 构】
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新疆大学软件学院; 新疆大学信息科学与工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(U1603115);国家自然科学基金重点基金项目(U1435215);新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2017D01C042)
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旅游评论文本冗长且句式复杂,现有的旅游类情感分析算法较少考虑文本特点和句法变化规则,导致分类准确率降低。针对该问题,提出融合句法规则和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的旅游评论情感分析算法SCNN (syntactic rules for convolutional neural network)。建立4个词典,根据词典对文本进行直接分类词、总结句和转折句的初步提取,通过CNN进行分类。实验结果表明,与传统的CNN算法相比,SCNN算法在准确率、召回率和F1值上分别平均提升了3.9%、4.2%和4.6%,AUC值提升了13%。
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