【摘 要】
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随着互联网时代的崛起和移动设备的发展,每分每秒产生的文本信息不可估量,因此提取文本信息内涵和文本情感评价成为了自然语言领域的热点之一。目前关于文本情感分析的研究核心思想就是对文本特征的提取,文本特征包括词句语义和文本上下文内容联系等。本文基于统计学知识,利用机器学习、深度学习领域的研究成果,在文本情感分类已有模型之上制定改进方案,提出了基于卷积神经网络的双向长短期记忆神经网络模型,将其应用于文本情
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随着互联网时代的崛起和移动设备的发展,每分每秒产生的文本信息不可估量,因此提取文本信息内涵和文本情感评价成为了自然语言领域的热点之一。目前关于文本情感分析的研究核心思想就是对文本特征的提取,文本特征包括词句语义和文本上下文内容联系等。本文基于统计学知识,利用机器学习、深度学习领域的研究成果,在文本情感分类已有模型之上制定改进方案,提出了基于卷积神经网络的双向长短期记忆神经网络模型,将其应用于文本情感分类实证分析,同时在训练改进模型时加入半监督学习算法,提高文本分类准确率。本文总结了文本情感分类的研究现状,研究学习了常用分类模型:基于机器学习的朴素贝叶斯模型和支持向量机模型;基于深度学习框架的卷积神经网络和单双向长短期记忆网络,详细介绍了了模型的工作原理和文本分类流程图。文本数据在输入分类模型之前需要将文本向量化,因此需要研究文本预处理方法和文本向量表示模型。本文通过Word2Vec词嵌入模型的Skip-Gram框架对预处理过的文本数据进行向量化,将文本数据向量化之后输入到分类模型中进行训练和预测,提高模型泛化能力。对比结果显示,基于神经网络框架的BLSTM、LSTM模型的分类准确率高于基于机器学习框架的朴素贝叶斯和支持向量机模型,其模型稳定性也更高。在原有分类模型的基础上,考虑到分类模型的核心思想为文本特征的提取,提出了CNN-BLSTM的改进模型,目的是将卷积神经网络优秀的局部特征提取能力和双向长短期记忆模型全局特征提取的优势结合起来,提高文本情感分类效率,结果显示模型将文本分类准确率从90.49%提高到了93.18%在CNN-BLSTM改进模型基础上,考虑到数据集的一般性,将带有标签数据集与无标签数据集结合起来扩充训练数据集,其方法为半监督学习算法,使训练集的文本数据量达到80万句,以更多的数据去训练改进模型,最后分类测试结果显示,基于半监督学习的CNN-BLSTM模型文本分类准确率从93.18%提高到了94.10%,相比于CNN-BLSTM准确率提高,模型稳定性也显著提高。验证了改进思想的可行性和改进方法的正确性。
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