《华中科技大学》2017年

肖登明

【摘要】：文本情感分类已经在情感分析的研究中居于比较重要的地位,它主要借助自然语言处理,文本挖掘或者计算机语言学等方式来辨识和提取文本中的主观信息。伴随着信息的爆发式增长情感文本,很多研究者将深度学习的理论采用于文本情感分类,并且在语句及文档的情感分类中获得了不错的效果。卷积神经网络能够捕获空间构架上的局部关系,可以出色的提取至句子中各部份的局部特点,但缺少学习连续句子间相关性的素养。迭代神经网络无法处理连续性的信息,使其在语句或文档的模型中获得了很高的效果,但在并行的提取文本特征方面则效果不佳。针对这种弊端,该研究建立了一种新的结合卷积神经网络和迭代神经网络各自优势的深度学习模型——C-LSTM(Convolutional-Long Short-Term Memory),用于语句的表示跟文本情感的分类。具体的工作如下:1、对当前主流的用于文本情感分类的深度学习模型进行了探究,构建了基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和基于LSTM(Long Short-Term Memory)的英文文本情感分类模型用于探究。2、在此基础上,构建了基于C-LSTM的英文文本情感分类模型,用于文本情感分类的探究,该建模利用卷积神经网络提取句子中高级别的短语表示,将取得的结果输入LSTM得到句子的表示,既获得了词语间的局部特点情感文本,又获取了全局的语义特点。3、针对带情感标注的英文文本数据集少的问题,通过网络爬虫的方法搜集了六大领域的带情感标注的英文文本数据25000条,用于英文文本情感分类的研究。4、通过网格搜索的方法对超参数进行调节,使模型的练习达到最好的效果。并将三种模型的试验结果进行对比分析,C-LSTM模型确实在分类准确率上有所提高。

【学位授予单位】：华中科技大学

【学位级别】：硕士

【学位授予年份】：2017

【分类号】：TP391.1;TP181

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