面向心理健康与改进CNN-BiLSTM的文本情感分类研究

作者：张海鹰

来源：信息技术, 2023, 47(04): 79-90.

DOI：10.13274/j.cnki.hdzj.2023.04.015

• 情感极性
• 文本情感模型
• CNN-BiLSTM模型
• Attention机制
• 分类性能

传统文本情感极性判断时易忽视外部信息的有效性，进而导致最终分类准确性不高。基于心理健康，构建CNN-BiLSTM-Att文本情感分类模型。首先，构建基于主题模型的BiLSTM和CNN情感分类模型；其次，将BiLSTM和CNN采用并行融合，构建CNN-BiLSTM文本情感分类模型，为提高情感极性词语分类的准确性，引入Attention机制对CNN-BiLSTM模型进行改进；最后，以Stop Words数据集对设计的模型进行实验验证。结果表明，相较于对比模型，研究构建模型性能更优越，可提升情感分类的准确率。

• 单位
  重庆房地产职业学院