融合情感特征的双通道卷积神经网络情感分类

"本文介绍了一种融合情感特征的双通道卷积神经网络模型(SFD-CNN)用于短文本情感分类，旨在解决传统CNN模型在处理文本情感分析时忽略情感信息和分词错误的问题。该模型通过两条独立的通道，一条处理情感特征的语义向量矩阵，另一条处理文本字向量矩阵，以提高分类准确率。实验结果显示，SFD-CNN模型的准确率达到了92.94%，超过了未改进的模型。" 在文本情感分类领域，卷积神经网络(CNN)因其强大的特征学习能力而备受关注。传统的CNN模型通常利用词嵌入来表示文本，然后通过卷积和池化操作提取局部特征。然而，这些模型往往忽视了文本中的情感特征词，即那些能强烈反映情感倾向的词汇，而且在中文文本处理中，分词错误也会影响模型的性能。为了解决这些问题，作者提出了SFD-CNN模型。 SFD-CNN模型的核心创新在于其双通道设计。第一通道专门用于构建融合情感特征的语义向量矩阵，这样可以捕获更多的情感类型信息，增强模型对情感的理解。情感特征的构建可能包括使用预训练的情感词典或利用深度学习方法自动生成情感向量。第二通道则构建文本字向量矩阵，以缓解分词错误带来的影响。通过两个通道的并行处理，模型能够同时考虑语义信息和结构信息，从而提高分类的准确性和鲁棒性。 实验部分，SFD-CNN模型在特定数据集上进行了测试，与未进行情感特征融合和错误分词处理的基线模型相比，SFD-CNN显示出显著的性能提升，准确率高达92.94%。这证明了双通道结构以及情感特征的融合对于改善情感分类效果的有效性。 此外，关键词“词向量”强调了词嵌入在模型中的作用，它将词汇转化为连续向量，使得模型可以理解词汇的语义信息。关键词“文本分析”则涵盖了整个过程，包括文本预处理、特征提取和模型训练，这些都是情感分类任务的关键步骤。 SFD-CNN模型是卷积神经网络在情感分析领域的创新应用，通过融合情感特征和处理分词错误，提升了短文本情感分类的精度，为相关研究提供了新的思路和参考。