一种基于卷积神经网络的跨领域情感分析

姬晨; 郭延哺; 金宸; 段云浩; 李维华

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一种基于卷积神经网络的跨领域情感分析

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文本情感分析就是分析主观文本的情感倾向.针对情感分析中标签样本不足以及不同领域中情感表达存在差异的问题,提出一种基于卷积神经网络的跨领域情感分析方法,利用源领域标签样本完成对目标领域的无监督情感分析.首先,量化词项的情感极性、基于词向量度量词项的领域一致性,并在此基础上选择情感强烈且语义一致的词项作为领域间的共享词;然后,采用卷积神经网络提取文本特征,基于共享词的极性对源领域情感文本进行特征扩展;其次,基于扩展的文本完成情感分类器的训练,并对目标领域的情感文本进行分类;最后,在Amazon数据集上进行实验分析,实验结果表明该方法可以提高跨领域情感分类的准确率.

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来源
《云南大学学报：自然科学版》 |2019年第2期|253-258|共6页
作者
姬晨; 郭延哺; 金宸; 段云浩; 李维华;
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作者单位

云南大学信息学院;

云南昆明　650500;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;人工神经网络与计算;
关键词
文本情感分析; 跨领域情感分析; 卷积神经网络; 特征扩展;

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