融合语法规则的Bi-LSTM中文情感分类方法研究

摘要：

[目的]提出一种融合语法规则的情感分类方法,提高中文文本情感分类的准确率.[方法]将中文语法规则以约束的形式同Bi-LSTM结合,通过规范句子相邻位置的输出模拟句子层次中非情感词、情感词、否定词和程度词的语言作用.[结果]相较于前沿的RNN、LSTM、Bi-LSTM模型,融合中文语法规则的Bi-LSTM模型准确率可达91.2％,在准确率方面得到较好的提升.[局限]实验数据集来源相对单一,只选取酒店评论数据集,在其他数据集上方法的有效性需要进一步验证.[结论]本文提出的情感分类方法融合了中文语法规则,进一步提升了情感分类的准确率.

关键词：语法规则、情感分类、Bi-LSTM

所属期刊栏目：3

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：本文系国家社会科学基金项目“面向公共安全事件舆情文本的语义识别与决策支持研究”;教育部人文社会科学规划项目“基于内容和用户行为分析的网络舆情情感分析技术研究”;山东省社会科学规划项目“网络舆情分析与导控中的文本语义识别与推理机制研究”

在线出版日期：2020-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：99-107