10.16208/j.issn1000-7024.2022.02.033
基于BG-CN联合网络的文本情感分析
针对传统卷积神经网络只提取局部短语特征而忽略了上下文的句子特征,影响了文本分类效果这一问题,提出一种基于BiGRU网络和胶囊网络的文本情感分析模型.采用联合神经网络,利用Glove模型预训练词向量,将其输入到双向门限循环单元(BiGRU)模型进行序列化学习得到上下文特征;添加胶囊网络(capsule network)模型,提取深层次短语特征;交给分类器进行情感分类.通过在IMDB数据集上进行实验,验证该方法有效提高了文本分类的准确率.
Glove预训练;胶囊网络;双向门控循环神经网络BiGRU;联合网络;分类
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;武汉工程大学教育创新基金项目;武汉工程大学教育创新基金项目;武汉工程大学教育创新基金项目
2022-03-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
540-545