基于GDBN网络的文本情感倾向分类算法
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

省科技厅区域科技重大项目(2015H4007);中央引导地方科技发展专项(2017L3009)


Text Sentiment Classification Based on GDBN Neural Network
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 增强出版
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    情感倾向性分类是自然语言处理领域中的热门话题,它的一个重要应用是挖掘线上评论中的重要信息,掌握网络舆论走向,因此本文提出一种基于GDBN网络的文本情感倾向性分类算法.该算法通过引入遗传算法来改进深度置信网络模型中的隐层,使模型自行对隐单元个数寻优,取得当前模型的适宜值,并以此模型进行深层建模与特征提取.最后通过反向传播网络对提取到的特征进行情感倾向性分类.在多个文本数据集上进行实验验证,验证结果表明了本文算法的有效性.

    Abstract:

    Text sentiment classification is a hot topic in the field of natural language processing. One of its important applications is to dig out important information from online comments and grasp the trend of public opinion on the Internet. Therefore, this study proposes a method of text sentiment classification based on GDBN neural network. The algorithm improves the hidden layer in the DBN neural network by introducing genetic algorithm, which is of powerful global searching ability, and the algorithm optimizes the number of hidden units and obtains the appropriate value of the current model, then the modeling and feature extraction of this model. Finally, we can classify the extracted features of the BP neural network. By testing multiple data, the results show that the proposed algorithm is effective.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

陈颖熙,廖晓东,苏例月,陶状.基于GDBN网络的文本情感倾向分类算法.计算机系统应用,2019,28(1):163-168

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2018-07-02
  • 最后修改日期:2018-07-27
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2018-12-27
  • 出版日期:
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京海淀区中关村南四街4号 中科院软件园区 7号楼305房间,邮政编码:100190
电话:010-62661041 传真: Email:csa (a) iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号