10.3778/j.issn.1002-8331.1605-0295
基于改进的卷积神经网络的中文情感分类
探究了基于卷积神经网络的句子级别的中文文本情感分类,模型以文本经过预处理后得到的词向量作为输入.传统的卷积神经网络是由线性卷积层、池化层和全连接层堆叠起来的,提出以跨通道卷积层替代传统线性卷积滤波器,对基本的卷积神经网络进行改进,提高网络的表达能力.实验表明,改进后的卷积神经网络在保证训练速度的情况下,识别率达到91.89%,优于传统的卷积神经网络,有较好的识别能力.
情感分类、深度学习、词向量、卷积神经网络
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TP391(计算技术、计算机技术)
2017-12-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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