【摘 要】
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近年来,随着移动互联网的大范围普及以及各类App的火热推广,人们开始使用各类电商平台和社交平台进行日常的消费和社交活动,并在平台上发布评论。用户评论以文字形式为主,并且往往包含了用户的情感倾向和主观意向,分析这些评论中包含的情感倾向,对改进平台服务质量有着积极的作用。与其他模型相比,基于神经网络的深度学习方法极大地提升了文本情感分析的准确率和鲁棒性,成为了当前的研究热点。然而,许多基于CNN的情感
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近年来,随着移动互联网的大范围普及以及各类App的火热推广,人们开始使用各类电商平台和社交平台进行日常的消费和社交活动,并在平台上发布评论。用户评论以文字形式为主,并且往往包含了用户的情感倾向和主观意向,分析这些评论中包含的情感倾向,对改进平台服务质量有着积极的作用。与其他模型相比,基于神经网络的深度学习方法极大地提升了文本情感分析的准确率和鲁棒性,成为了当前的研究热点。然而,许多基于CNN的情感分析研究还存在着以下问题:CNN容易忽略词语的上下文依赖关系、CNN池化时容易丢失特征信息。本文提出了两种情感分析模型解决该问题,主要研究内容如下:（1）提出了一种基于注意力机制的ATT-C-LSTM情感分析模型。为了解决中文词向量提取特征不充分的问题,该模型使用cw2vec和word2vec两种不同方法提取中文词语的特征信息作为两个通道的输入。一个通道使用多个不同大小的卷积窗口进行词语的情感特征提取,从而提取到更丰富的文本情感信息;另一个通道使用LSTM网络学习评论文本的上下文信息以及保持词语间的序列关系;使得CNN和LSTM能够优势互补,能更加充分地提取出文本的特征信息,并且在两个通道上都引入了注意力机制,使得模型能够更多地关注到评论中重要的词语,从而使模型能准确地识别出评论文本情感极性,提升模型在情感分析任务中的效果。实验证明,ATT-C-LSTM在数据集上分类的准确率为92%,有效地解决了现有模型存在的中文特征信息利用不充分问题。（2）提出了一种基于多卷积核的MCNN-Caps Net-LSTM情感分析模型。该模型一方面考虑到卷积神经网络在语义特征提取上的优点,用多个卷积核提取评论文本的n-gram特征,增强模型的特征提取能力;另一方面借鉴了在图像识别领域热门的胶囊网络独特的特征提取优势,使用胶囊网络来解决卷积神经网络池化层容易丢失特征的问题;使得卷积神经网络和胶囊网络优势互补,能提取到更多类型的特征信息,最后加入长短时记忆神经网络,使得模型既能提取到局部特征,又能关注到评论文本的上下文信息,提升模型在情感分类分析任务中的效果。实验证明,胶囊网络的动态路由可以更好地提取特征,MCNN-Caps Net-LSTM在情感分类任务中有着比其他模型更好的性能。
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