基于word2vec和双向LSTM的情感分类深度模型
Sentiment classification depth model based on word2vec and bi-directional LSTM
1. 重庆理工大学 计算机科学与工程学院, 重庆 400054
2. College of Engineering, University of Alabama, Tuscaloosa, Alabama 35401, USA
摘要
针对社交网络文本传统情感分类模型存在先验知识依赖以及语义理解不足的问题，提出一种基于word2vec和双向长短时记忆循环神经网络的情感分类模型——WEEF-BILSTM。采用基于CBOW（continuous bag-of-words）方式的word2vec模型针对语料训练词向量，减小词向量间的稀疏度，通过双向LSTM神经网络获取更为完整的文本上下文信息从而提取出深度词向量特征，继而使用one-versus-one SVM对其进行情感分类。实验结果表明，提出的WEEF-BILSTM模型较其他模型分类效果更好，能达到更优的准确率和F值。
关键词
基金项目
重庆理工大学研究生创新项目(ycx2018245)
重庆市教育委员会人文社会科学研究项目(17SKG144)
国家教育部人文社科青年基金资助项目(16YJC860010)
国家社科基金资助项目(17XXW004)
2018年重庆市科委技术创新与应用示范项目(cstc2018jscx-msybX0049)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0599
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第12期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3583-3587,3596
文章编号: 1001-3695(2019)12-013-3583-05
发布历史
[2019-12-05] 印刷出版
引用本文
黄贤英, 刘广峰, 刘小洋, 等. 基于word2vec和双向LSTM的情感分类深度模型 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (12): 3583-3587,3596. (Huang Xianying, Liu Guangfeng, Liu Xiaoyang, et al. Sentiment classification depth model based on word2vec and bi-directional LSTM [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (12): 3583-3587,3596. )
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
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
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