基于多输入模型及句法结构的中文评论情感分析方法

摘要：

海量的网络文本给情感分析任务带来了巨大的机遇和挑战,传统基于规则的方法已经很难胜任这类文本的分析工作,现有的深度学习方法存在一些不足,一方面模型的输入只包括文本嵌入矩阵,缺乏其他特征的使用;另一方面,词嵌入算法会导致文本结构信息缺失,进而影响分析效果.在对基于规则的情感分析方法中的句法规则进行研究的基础上,提出了一种结合MCNN、LSTM和全连接神经网络的多输入模型.同时在深度学习模型中构建了句法特征提取器来提取句法特征.在3个公开数据集上进行了实验,结果表明,构建的模型较其他模型拥有更好的分类性能,且句法规则特征的引入对模型的分类效果有一定的提升.

关键词：情感分析;句法规则;多输入模型

所属期刊栏目：7

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;北京市自然科学基金资助项目

在线出版日期：2022-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：41-52