基因遗传算法在文本情感分类中的应用

摘要：

本文以微博文本为主要实验对象,提出适合卷积神经网络进行自我优化的编码方式,分别将每一层看做是一个染色体,将每一层中的参数看做是一个基因片段,采用混合双重非数值编码的方式编码每个CNN框架,设计出适合于CNN网络的选择、交叉和变异的算法,并且把基因遗传算法(GA)和与卷积神经网络相结合,提出了基于情感分析算法的遗传算法(GA-CNN).通过对传统算法与GA-CNN的实验与对比分析,良好地展示了自我优化性.

关键词：基因算法、情感分析、深度学习、自我进化

所属期刊栏目：56

分类号：TP391.1;TP183(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：45-49