基于分层式CNN的长文本情感分类模型

摘要：

为解决文本分类中因文本数据篇幅长且语义情感分布不均导致分类准确度偏低的问题,提出一种基于分层式卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的长文本情感分类模型pos-ACNN-CNN.通过在嵌入层加入位置编码来捕获文本中的词序信息,结合基于注意力机制的CNN识别不同词语的情感语义贡献度,得到连续两个句子组成的句子对的特征信息;利用CNN提取文本中所有句子对的全局特征,获得最终的分类结果.在IMDB影评数据集中进行的多组对比实验结果表明,该情感分类模型具有更好的分类效果.

关键词：文本情感分类、卷积神经网络、注意力机制、电影长影评、位置编码信息

所属期刊栏目：43

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61872242

在线出版日期：2022-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1121-1126