基于卷积神经网络和Tree-LSTM的微博情感分析
Sentiment analysis of micro-blog based on CNN and Tree-LSTM
郑州大学 信息工程学院, 郑州 450001
摘要
微博情感分析旨在研究用户关于热点事件的情感观点，研究表明深度学习在微博情感分析上具有可行性。针对传统卷积神经网络进行微博情感分析时忽略了非连续词之间的相关性，为此将注意力机制应用到卷积神经网络（CNN）模型的输入端以改善此问题。由于中文微博属于短文本范畴，卷积神经网络前向传播过程中池化层特征选择存在丢失过多语义特征的可能性，为此在卷积神经网络的输出端融入树型的长短期记忆神经网络（LSTM），通过添加句子结构特征加强深层语义学习。在两种改进基础上构造出一种微博情感分析模型（Att-CTL），实验表明该模型在微博情感分析上具有优良的特性，尤其在极性转移方面仍保持较高的F1值。
基金项目
社会媒体文本情感可视计算方法研究基金资助项目(U1636111)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.11.0735
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1371-1375
文章编号: 1001-3695(2019)05-019-1371-05
发布历史
[2019-05-05] 印刷出版
引用本文
王文凯, 王黎明, 柴玉梅. 基于卷积神经网络和Tree-LSTM的微博情感分析 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (5): 1371-1375. (Wang Wenkai, Wang Liming, Chai Yumei. Sentiment analysis of micro-blog based on CNN and Tree-LSTM [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (5): 1371-1375. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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