卷积神经网络与情感词典结合的中文情感分析

"结合卷积神经网络和词语情感序列特征的中文情感分析1" 本文探讨的是如何在中文情感分析任务中提升模型的效果，特别是在利用词嵌入和卷积神经网络(CNN)的基础上，结合词语的情感极性和情感词典资源。当前，基于词嵌入的CNN文本分类方法已经取得了显著的进步，但它们往往忽视了词语本身的情感属性，并且较少利用到人工构建的情感词典。针对这一问题，作者提出了一种创新的方法，旨在将情感词典与CNN相结合，以增强模型的情感理解能力。 首先，文章指出传统的词嵌入方法主要依赖于上下文信息来生成词向量，这可能导致丢失词语的情感极性信息。情感极性是情感分析中的关键因素，因为它可以帮助确定词语在特定语境中的正面或负面倾向。因此，该研究建议在词嵌入阶段引入情感词典，通过情感词典的词条来抽象表示文本中的词语，使词向量能够反映词语的情感属性。 接下来，文章介绍了如何利用卷积神经网络来处理这些带有情感信息的抽象词语。CNN因其在提取局部特征和序列模式方面的强大能力，被广泛应用于文本分类。在此方法中，CNN会学习这些抽象词语的序列特征，这些特征可以捕捉到文本中情感的演变和模式，从而有助于情感极性的判断。 在实验部分，研究人员使用了中文倾向性分析评测COAE2014数据集来验证所提方法的有效性。结果显示，结合情感词典和CNN的情感分类方法在性能上优于传统的CNN和朴素贝叶斯支持向量机(SVM)模型。这表明，融入情感词典信息可以显著提高情感分析的准确性。 关键词包括卷积神经网络(CNN)、情感分析和词语情感序列特征，这些都是本文的核心概念。CNN是实现特征提取的关键工具，情感分析是研究的目标，而词语情感序列特征则是提升分析性能的新颖手段。通过中图分类号TP391和文献标识码A，我们可以了解到这是一篇关于计算机科学技术领域的学术论文，特别是人工智能和自然语言处理方向。 这篇文章提供了一种改进的文本情感分析方法，通过结合CNN和情感词典，提高了对中文文本情感极性的识别精度。这种方法不仅有助于深化理解词语的情感内涵，还为今后的文本分析和情感挖掘工作提供了新的思路。