基于BiLSTM-CNN串行混合模型的文本情感分析

	基于BiLSTM-CNN串行混合模型的文本情感分析
	赵宏; 王乐; 王伟杰
刊名	计算机应用
	2020
卷号	40 期号:1 页码:16-22
关键词	文本情感分析上下文信息语义特征长短时记忆神经网络卷积神经网络
ISSN号	1001-9081
英文摘要	针对现有文本情感分析方法准确率不高、实时性不强以及特征提取不充分的问题,构建了双向长短时记忆神经网络和卷积神经网络(BiLSTM-CNN)的串行混合模型。首先,利用双向循环长短时记忆(BiLSTM)神经网络提取文本的上下文信息;然后,对已提取的上下文特征利用卷积神经网络(CNN)进行局部语义特征提取;最后,使用 Softmax得出文本的情感倾向。通过与CNN、长短时记忆神经网络(LSTM)、BiLSTM等单一模型对比,所提出的文本情感分析模型在综合评价指标F1上分别提高了2.02个百分点、1.18个百分点和0.85个百分点;与长短时记忆神经网络和卷积神经网络(LSTM-CNN)、BiLSTM-CNN并行特征融合等混合模型对比,所提出的文本情感分析模型在综合评价指标F1上分别提高了1.86个百分点和0.76个百分点。实验结果表明,基于BiLSTM-CNN的串行混合模型在实际应用中具有较大的价值。
WOS研究方向	Computer Science
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:6656924
状态	已发表
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/75709]
专题	计算机与通信学院
作者单位	兰州理工大学计算机与通信学院, 兰州, 甘肃 730050, 中国
推荐引用方式 GB/T 7714	赵宏,王乐,王伟杰. 基于BiLSTM-CNN串行混合模型的文本情感分析[J]. 计算机应用,2020,40(1):16-22.
APA	赵宏,王乐,&王伟杰.(2020).基于BiLSTM-CNN串行混合模型的文本情感分析.计算机应用,40(1),16-22.
MLA	赵宏,et al."基于BiLSTM-CNN串行混合模型的文本情感分析".计算机应用 40.1(2020):16-22.