10.16208/j.issn1000-7024.2019.11.041
融合句法规则和CNN的旅游评论情感分析
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％.
情感分析、旅游评论、句法规则、卷积神经网络、直接分类词
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TP391(计算技术、计算机技术)
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
2020-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
3306-3312
