基于分段多池卷积神经网络的情感分析

作者：付晓杰; 张曦煌

来源：计算机与数字工程, 2020, 48(11): 2665-2670.

• 情感识别
• 卷积神经网络
• 情感词向量
• Dropout算法

目前,深度学习在文本识别方面已经达到了相当高的准确率,但是在文本的情感识别方面还未达到理想的效果。针对传统卷积神经网络在词向量构建和卷积池化部分的一些不足,提出了一种新的情感模型——基于分段多池卷积神经网络(piecewise multi-pooling convolution neural network,PMPCNN)模型。该模型分别从情感词向量的构造、卷积层、池化层和应用Dropout算法防止模型过拟合等多方面入手进行改进。大量的对比试验数据表明,相比传统卷积神经网络,该模型具有更为良好的实验效果和准确率。

• 单位
  江南大学