10.16208/j.issn1000-7024.2019.10.047
基于特征融合分段卷积神经网络的情感分析
为解决文本情感分析任务中传统卷积神经网络模型存在没有考虑句子结构和过度依赖于所输入的词向量问题,提出一种基于特征融合的分段卷积神经网络模型(PF-CNN).考虑句子的结构,分段池化提取句子的主要特征;利用词性特征与词向量融合的方法,解决词向量无法区分同义词的问题.实验结果表明,与传统的文本卷积神经网络相比,PF-CNN模型在情感分析任务上,准确率、召回率和F1值等指标都有显著提升.
自然语言处理、情感分析、卷积神经网络、情感词向量、深度学习
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TP391.1(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61672297
2019-11-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
3009-3013,3029