论文摘要
【目的】提出一种融合语法规则的情感分类方法,提高中文文本情感分类的准确率。【方法】将中文语法规则以约束的形式同Bi-LSTM结合,通过规范句子相邻位置的输出模拟句子层次中非情感词、情感词、否定词和程度词的语言作用。【结果】相较于前沿的RNN、LSTM、Bi-LSTM模型,融合中文语法规则的Bi-LSTM模型准确率可达91.2%,在准确率方面得到较好的提升。【局限】实验数据集来源相对单一,只选取酒店评论数据集,在其他数据集上方法的有效性需要进一步验证。【结论】本文提出的情感分类方法融合了中文语法规则,进一步提升了情感分类的准确率。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 卢强,朱振方,徐富永,国强强
关键词: 语法规则,情感分类
来源: 数据分析与知识发现 2019年11期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用
单位: 山东交通学院信息科学与电气工程学院
基金: 国家社会科学基金项目“面向公共安全事件舆情文本的语义识别与决策支持研究”(项目编号:19BYY076),教育部人文社会科学规划项目“基于内容和用户行为分析的网络舆情情感分析技术研究”(项目编号:14YJC860042),山东省社会科学规划项目“网络舆情分析与导控中的文本语义识别与推理机制研究”(项目编号:19BJCJ51)的研究成果之一
分类号: TP391.1
页码: 99-107
总页数: 9
文件大小: 1054K
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