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基于深度信念网络的文本情感分类研究

         
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摘要

【目的】将深度信念网络应用于中文文本情感分类,系统研究深度信念网络在文本情感分类任务中的参数选择与性能分析。【方法】以中文电子商务网站评论数据为研究对象,提取一元词、二元词、词性、简单依存关系、情感得分和三元组依存关系特征作为深度信念网络的输入,通过设置不同网络深度、不同输入维数的网络结构计算分类准确率。【结果】实验结果表明,三元组依存关系特征作为深度信念网络的输入分类效果更好,而网络层数对分类准确率的影响不大。【局限】尚未在其他深度学习模型上进行实验验证。【结论】深度学习在文本情感分类任务中性能良好,验证了深度学习对复杂任务有很强的学习能力,但其模型选择和参数设置尚需要进一步的研究。

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