基于卷积神经网络参数优化的中文情感分析
基于情感计算的情感分类模型研究
基于情感计算的情感分类模型研究情感计算是人工智能领域中的一个重要研究方向，旨在通过计算机自动分析文本或语音中的情感信息。
情感分类是情感计算中的一个关键任务，它的目标是将给定的文本或语音数据分类为积极、消极或中性等情感类别之一。
本文将探讨基于情感计算的情感分类模型的研究进展和应用。
在过去的几年中，随着自然语言处理技术的不断发展，基于情感计算的情感分类模型逐渐成为研究热点。
这些模型通常利用机器学习算法从大量标注好的数据中学习情感分类的规律，并用于对新的未标注数据进行情感分析。
其中，深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和注意力机制（Attention）等模型在情感分类任务中取得了显著效果。
卷积神经网络是一种广泛应用于图像识别中的深度学习模型，近年来也逐渐应用于文本分类任务中。
在情感分类中，卷积神经网络通过自动学习文本中的局部特征和语义信息，能够较好地表达文本的情感倾向。
其基本结构包括输入层、卷积层、池化层和全连接层。
卷积层利用多个不同尺寸的卷积核对文本进行特征提取，池化层通过降采样操作减少特征维度，最后将提取到的特征输入到全连接层进行分类。
循环神经网络是一种能够捕捉文本序列信息的深度学习模型。
通过循环神经网络中的隐藏层状态，模型能够记忆之前的信息并预测当前的情感类别。
循环神经网络的主要组成部分是循环单元，如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等。
这些循环单元能够有效地处理文本中的长距离依赖关系，对于情感分类任务具有较好的表现。
另外，注意力机制是一种能够学习文本中重要部分的深度学习模型。
在情感分类中，注意力机制通过学习对于情感分类决策最有帮助的文本片段进行加权，从而提高模型的性能。
通过引入注意力机制，模型能够更加关注文本中与情感相关的关键信息，提升情感分类的准确性。
除了深度学习模型，传统的机器学习算法如支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）和随机森林（Random Forest）等在情感分类中也有一定的应用。
基于神经网络的文本分类及情感分析研究
基于神经网络的文本分类及情感分析研究概述：在信息爆炸时代，海量的文本信息使得对文本进行分类和情感分析展现出了巨大的研究和应用价值。
神经网络作为一种强大的机器学习方法，在文本分类和情感分析中取得了很大的成功。
本文将重点探讨基于神经网络的文本分类和情感分析的研究领域。
一、神经网络在文本分类中的应用1.1 神经网络基本原理神经网络是基于生物神经系统的思维方式和信息处理机制，模拟人脑中的神经元和突触间的连接进行信息处理和学习。
常用的神经网络模型有多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
1.2 文本分类任务文本分类是将一段文本分配到预定义的类别或标签中的任务。
它可以用于情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等领域。
神经网络通过学习文本的特征和模式，在文本分类任务中取得了显著的成果。
1.3 神经网络在文本分类中的应用神经网络在文本分类中具有许多优势，包括强大的非线性表达能力、自动提取特征和模式的能力、能够处理上下文信息等。
常见的应用包括基于词向量的文本分类、基于卷积神经网络的文本分类和基于循环神经网络的文本分类等。
二、神经网络在情感分析中的应用2.1 情感分析概述情感分析是指从文本中识别和提取情感信息的过程。
情感分析可以分为情感极性分析和情感强度分析。
其中，情感极性分析旨在判断文本的情感倾向，如积极、消极或中性；情感强度分析则是评估情感的强度大小。
2.2 神经网络在情感分析中的应用神经网络在情感分析中有着广泛的应用，能够从海量数据中提取有关情感的特征和模式。
情感分析的神经网络模型可以包括卷积神经网络、长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等。
2.3 神经网络在情感分析中的性能评估为了评估神经网络在情感分析中的性能，常用指标包括准确率、精确率、召回率和F1值等。
此外，还可以采用交叉验证和混淆矩阵等方法进行评估。
三、神经网络在文本分类与情感分析中的应用案例3.1 社交媒体情感分析社交媒体中的用户评论和推文等包含大量的情感信息。
基于卷积神经网络的中文文本分类算法研究
基于卷积神经网络的中文文本分类算法研究近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，文本分类技术也得到了广泛的应用。
中文文本，因其特殊的语言结构和语义表达方式，使得中文文本分类技术的研究有很大的难度。
基于卷积神经网络的中文文本分类算法是其中一种目前较为流行的技术。
本文将介绍卷积神经网络的原理，以及基于卷积神经网络的中文文本分类算法的设计与实现。
一、卷积神经网络的原理卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，其结构类似于人类和其他动物的视觉系统。
CNN的主要优势在于它可以识别图像中的局部特征。
CNN使用一组可学习的滤波器来扫描输入数据，不断调整其滤波器权重，以提高其对特定特征（比如形状、颜色等）的敏感性。
CNN网络由卷积层、池化层和全连接层组成。
卷积层是CNN的核心层，它通过一定数量的卷积核对输入数据进行卷积操作，提取输入数据的局部特征，同时保留输入数据的空间结构信息。
池化层是为了减少计算量和防止过拟合而加入的，它通常在卷积层之后，通过在输入数据的局部区域中提取最大值或平均值的方式对卷积层的输出做降维处理。
最后，全连接层通过与之前的卷积和池化层的输出连接，对输入数据进行最终的分类处理。
二、基于卷积神经网络的中文文本分类算法的设计基于卷积神经网络的中文文本分类算法需要对输入的中文文本进行处理，并将其转化为适合卷积神经网络的数据结构。
我们可以采用分词将中文文本转换成由词向量组成的矩阵，其中每一行表示一个分词后的词向量，每一列表示一个词向量的维度。
在这里，我们可以使用Word2Vec等神经网络模型将中文文本转换成对应的词向量。
接下来，我们需要通过对输入数据进行卷积操作，提取其局部特征。
具体来说，我们需要在卷积层中定义一些卷积核，卷积核在局部区域内的卷积操作可以提取输入数据的特征，并输出一个一维的特征向量。
这个特征向量表示输入数据在该位置提取的特定特征。
随后，我们需要通过池化层进行降维处理，减少特征向量的维度，同时保留输入数据的局部结构信息。
使用循环神经网络进行情感分析的最佳实践方法
使用循环神经网络进行情感分析的最佳实践方法情感分析是一项重要的自然语言处理任务，它可以帮助我们理解和分析人们的情绪和态度。
循环神经网络（RNN）是一种常用的神经网络模型，它在处理序列数据方面具有出色的性能。
在本文中，我们将探讨使用循环神经网络进行情感分析的最佳实践方法。
首先，让我们了解一下循环神经网络的基本原理。
RNN具有记忆功能，能够处理序列数据，并在处理过程中保留先前的信息。
这使得它在处理自然语言文本等序列数据时非常有效。
RNN的一个关键组成部分是长短期记忆（LSTM）单元，它可以更好地捕捉长期依赖关系。
因此，我们在情感分析任务中通常会选择使用LSTM作为循环神经网络的基本单元。
在进行情感分析之前，我们需要对文本进行预处理。
这包括去除标点符号、停用词和数字等无关信息，以及将文本转换为向量表示。
常用的方法是使用词嵌入模型，如Word2Vec或GloVe，将单词映射到低维向量空间中。
这样可以保留单词之间的语义关系，提高情感分析的准确性。
接下来，我们需要构建循环神经网络模型。
模型的输入是经过预处理的文本向量，输出是情感分类结果。
我们可以使用单层或多层的LSTM单元，根据任务的复杂性和数据集的规模来选择合适的模型结构。
此外，我们还可以添加一些正则化技术，如Dropout和L2正则化，以防止过拟合。
在训练模型之前，我们需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
训练集用于模型的参数更新，验证集用于调整模型的超参数，测试集用于评估模型的性能。
在训练过程中，我们使用交叉熵损失函数作为优化目标，并使用梯度下降算法进行参数更新。
为了提高训练效果，我们可以使用一些优化技术，如学习率衰减和批量归一化。
在模型训练完成后，我们可以使用测试集来评估模型的性能。
通常，我们使用准确率、精确率、召回率和F1值等指标来评估模型的分类效果。
此外，我们还可以使用混淆矩阵和ROC曲线等工具来进一步分析模型的性能。
除了基本的循环神经网络模型，还有一些改进的方法可以提高情感分析的性能。
基于深度学习的中文情感语音识别研究
基于深度学习的中文情感语音识别研究近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的中文情感语音识别研究也逐渐兴起。
中文情感语音识别是通过分析人的语音信号，判断其所表达的情感状态。
这项研究具有重要的应用价值，可以广泛应用于情感识别、智能客服、智能教育和人机交互等领域。
本文将重点讨论基于深度学习的中文情感语音识别研究的进展和未来发展方向。
首先，深度学习是目前中文情感语音识别的主要方法之一。
深度学习通过构建多层神经网络模型，从大量的语音数据中学习情感特征，进而对新的语音信号进行情感分类。
与传统的机器学习方法相比，深度学习具有更强大的模型表达能力和更好的泛化能力。
经过深度学习方法的优化和改进，中文情感语音识别的准确率和鲁棒性得到了显著提升。
其次，中文情感语音识别研究面临的挑战主要包括以下几个方面。
首先，中文语音信号的特征提取是一个关键问题。
与英文相比，中文语音中包含更多的语音变体和声调变化，使得情感特征的提取更加复杂。
其次，情感语音表达的主观性和多样性使得情感分类任务更具挑战性。
不同人在表达同一情感时可能采用不同的语音特征和模式，对于模型的泛化能力提出了更高的要求。
此外，情感语音识别还存在数据集不平衡和标注准确性等问题，这对模型的训练和评估带来了一定的困难。
针对上述挑战，研究人员提出了一系列创新的方法和技术。
首先，基于深度学习的特征学习方法可以自动地学习和提取语音信号中的情感特征。
这些方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。
通过多层次特征学习和表示学习，可以更好地捕捉到语音信号中的情感信息。
其次，数据增强技术可以帮助缓解数据集不平衡和标注准确性等问题。
通过合成新的语音样本，扩大训练集的规模，并保持样本分布的平衡，可以提高模型的鲁棒性和性能。
此外，迁移学习和联合学习等方法也可以应用于中文情感语音识别，从而更好地利用已有的知识和数据，提高模型的泛化能力。
此外，中文情感语音识别研究的未来发展方向包括以下几个方面。
基于深度学习的文本情感分析与情绪识别
基于深度学习的文本情感分析与情绪识别文本情感分析与情绪识别是一项基于深度学习的任务，它通过对文本进行分析和解读，从中获取情感色彩和情绪状态。
这种技术在社交媒体分析、舆情监测、市场调研等领域有着广泛的应用。
深度学习是一种通过多层神经网络进行模式识别和特征提取的机器学习方法。
在文本情感分析与情绪识别中，深度学习能够帮助我们从大量的文本数据中学习情感表达和情绪体验的模式，从而准确地判断文本的情感倾向和情绪状态。
首先，文本情感分析是通过训练神经网络模型来自动识别和分类文本中表达的情感。
基于深度学习的文本情感分析模型通常包括词嵌入层、卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和全连接层等组成。
其中，词嵌入层用于将文本中的词汇转换为向量表示，以捕捉词汇的语义信息。
CNN层和LSTM层则负责在不同的层级上提取文本特征，并将这些特征编码为隐藏层的表示。
最后，全连接层将隐藏层的表示映射到不同的情感类别，实现情感分类。
其次，情绪识别是一种更加复杂的任务，它旨在识别文本中表达的情绪状态，如愤怒、喜悦、悲伤等。
基于深度学习的情绪识别模型通常采用与文本情感分析类似的网络结构，但在训练过程中需要使用带有情绪标签的数据集进行监督学习。
通过对大量带有情绪标签的语料进行训练，模型可以学习到不同情绪状态下的文本表达方式，并据此进行情绪识别。
此外，为了提高基于深度学习的文本情感分析与情绪识别的性能，研究者们还引入了注意力机制、迁移学习、集成学习等方法。
注意力机制能够使模型更好地关注文本中与情感相关的部分，提高情感分析的准确性。
迁移学习通过在已有模型的基础上进行微调，将已有知识迁移到新的情境中，提高模型在新任务上的性能。
集成学习则通过结合不同模型的预测结果，从而获得更加准确和鲁棒的情感分析和情绪识别结果。
基于深度学习的文本情感分析与情绪识别在实际应用中有着广泛的应用价值。
比如，在社交媒体分析中，可以通过分析大量用户发布的文本内容来判断用户对特定产品、事件或议题的态度和情绪，从而为企业和政府决策提供参考。
基于深度学习算法的情感分析与情绪识别系统
情感分析与情绪识别系统是一种基于深度学习算法的技术，用于分析和识别人类文本中的情感和情绪信息。这种系统的研究和应用已经在自然语言处理、社交媒体分析和市场调研等领域得到广泛应用。本文将介绍基于深度学习算法的情感分析与情绪识别系统的原理、方法和应用。
## 一、引言
4.系统应用与拓展。情绪识别系统可以应用于多个领域，如社交媒体分析、市场调研和情感智能客服等。在应用过程中，可以结合其他自然语言处理技术，如关键词提取、实体识别和主题建模等，进一步挖掘文本信息中的情感和情绪内容。
##四、情感分析与情绪识别系统的应用案例
基于深度学习的情感分析与情绪识别系统已经在多个领域得到成功应用。以下列举几个典型的应用案例：
1.社交媒体分析。情感分析与情绪识别系统可以帮助企业分析用户在社交媒体平台上的情感偏好和情绪状态，从而为产品改进、广告营销和用户关系管理等提供决策支持。
2.市场调研。情感分析与情绪识别系统可以帮助企业了解消费者对特定产品、品牌或广告的情感态度和情绪反应，为市场调研和品牌策划提供数据支持。
3.情感智能客服。情感分析与情绪识别系统可以帮助提高智能客服系统的情感交互能力和问题解决能力，提供更加智能和情感化的人机交互体验。
随着社交媒体和互联网的普及感分析与情绪识别系统可以帮助我们自动地分析这些文本数据中的情感倾向和情绪状态，从而提供决策支持和市场预测等应用。
## 二、基于深度学习的情感分析算法
基于深度学习的情感分析算法主要基于神经网络模型，通过学习大规模的标注数据来自动抽取文本中的情感特征，并进行情感分类。常用的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等。
2.模型选择与训练。在选择模型时，可以根据实际情况选择适用的深度学习模型，如RNN、LSTM或CNN等。然后，使用预处理的数据对选定的深度学习模型进行训练，并通过交叉验证等技术对模型进行调优，以提高情绪识别的准确性。
基于卷积神经网络的中英文翻译技术研究
基于卷积神经网络的中英文翻译技术研究近年来，随着人工智能的发展，机器翻译也在不断提高。
其中，基于卷积神经网络的中英文翻译技术被广泛研究和应用，取得了不错的效果。
一、卷积神经网络概述卷积神经网络是一种前馈型神经网络，主要用于图像和语音识别等领域。
它的特点是具有平移不变性和参数共享。
平移不变性就是说，经过卷积操作后，图像或文本在不同位置的结果是相同的。
这种特点在语言翻译中尤为重要，因为同一个词在不同位置上下文的翻译应该是一致的。
参数共享则是指，所有卷积核在不同位置上采用的是同一组参数，这样可以大大减少需要学习的参数数量，降低模型训练的复杂度。
二、中英文翻译技术原理在卷积神经网络中，输入数据被看作是二维或三维张量。
对于中英文翻译来说，输入是一个中文句子或一个英文句子，需要将其转化为张量形式。
具体而言，在中文句子和英文句子之间建立一一对应的字符或词语向量表示，以及相应的位置向量表示。
然后将句子矩阵输入到卷积神经网络中，通过卷积、池化和全连接等操作实现特征提取和翻译过程。
三、中英文翻译技术应用基于卷积神经网络的中英文翻译技术已经在多个应用领域得到了应用，例如机器翻译、短信翻译、语音翻译等方面。
其中，机器翻译是应用最为广泛的领域之一。
由于中英文语言结构与表达方式之间的差异，中英文翻译一直是一个比较困难的问题。
但是随着人工智能技术的不断进步，基于卷积神经网络的翻译技术也能够自动学习并优化模型，让翻译效果越来越好。
同时，这种技术的应用也能够提高语言翻译效率，为国际交流提供更加便捷的方式。
四、未来发展趋势未来基于卷积神经网络的翻译技术将继续得到推广和应用。
随着人工智能技术的快速发展，可以预见到AI语音翻译、智能图书翻译和科技翻译等方面将会进行更多的应用和探索。
不过，仅靠技术的发展是不够的，同时我们也需要更多的跨文化沟通，以提高语言翻译的质量和准确性。
在国际化背景下，语言翻译技术将扮演着越来越重要的角色，促进国际社会的交流和发展。
基于卷积神经网络的情感分析
基于卷积神经网络的情感分析
基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的情感分析是一种用于识别文本情感极性（正面、
负面、中性）的技术。
CNN是一种深度学习模型，主要用于图像处理，但可以用于处理文本数据。
在情感分析任务中，CNN可以通过卷积层和池化层有效地捕捉文本的局部特征和全局特征。
下面是使用CNN进行情感分析的基本步骤：
1. 数据预处理：首先，需要将文本数据转换为计算机可以
理解的形式。
通常，将文本转换为词向量表示形式，如词
袋模型或词嵌入。
2. 卷积层：卷积层是CNN的核心组件之一。
在情感分析中，卷积层可以通过滑动一个固定大小的窗口在文本序列上提
取局部特征。
窗口大小可以根据任务的需求进行选择。
3. 池化层：池化层用于减少特征的维度，并且保留最显著的特征。
在情感分析中，常用的池化操作是最大池化，即选择最大值作为特征。
4. 全连接层：在经过卷积层和池化层之后，将得到的特征向量输入到全连接层。
全连接层通过学习权重参数，将特征向量映射到情感极性的预测结果。
5. 训练和优化：利用标注好情感极性的训练数据，对CNN 进行训练和优化。
通常使用交叉熵损失函数和随机梯度下降等优化算法。
6. 预测：在训练完成后，可以使用经过训练的CNN模型对未知文本的情感进行预测。
需要注意的是，情感分析的结果往往与具体任务和数据集有很大关系。
因此，在实际应用中，还需要对CNN模型进行调优和参数优化，以提高情感分析的准确性。
基于卷积神经网络的语音情感识别
基于卷积神经网络的语音情感识别一、引言语音情感识别是一项重要且具有挑战性的研究领域，在人机交互、智能音箱、情感分析等应用中具有广阔的前景。
随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络（CNN）的语音情感识别方法成为了研究热点。
本文将深入探讨基于卷积神经网络的语音情感识别技术。
二、卷积神经网络概述卷积神经网络是一种专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型。
它通过共享权重和局部感受野等特点，能够有效地提取输入数据中的空间特征。
卷积神经网络由卷积层、池化层和全连接层组成，并通过多层堆叠来逐渐提取更高级别的特征。
三、语音情感识别任务语音情感识别是指根据语音信号中的情感信息，判断说话者的情感状态，常用的情感类别包括愤怒、快乐、悲伤等。
语音情感识别任务的核心是将语音信号转化为情感类别的预测。
在卷积神经网络中，可以将语音信号表示为一维的时域曲线，通过卷积层提取其特征。
四、卷积神经网络在语音情感识别中的应用1. 数据预处理语音信号是时域上的连续信号，为了方便卷积神经网络处理，需要对其进行预处理。
常见的方法包括将信号分帧、提取梅尔频谱系数等。
这些预处理操作可以减小噪声的影响，增强情感特征的区分度。
2. 卷积层的特征提取卷积层是卷积神经网络中最核心的部分，通过卷积核与输入特征进行卷积操作，提取局部的特征信息。
在语音情感识别中，卷积层可以学习到不同频率的声学特征，如语音的基频、共振峰频率等。
通过多个卷积核的组合，可以获得多尺度的特征表示。
3. 池化层的降维池化层通常紧跟在卷积层之后，用于对卷积层输出特征进行降维。
在语音情感识别中，常用的池化方法有最大池化和平均池化。
池化操作可以减小特征维度，同时保留重要的特征信息。
4. 全连接层的分类全连接层用于将卷积神经网络学习到的特征映射到情感类别上。
全连接层将多维的特征表示转化为一维向量，并通过激活函数进行分类预测。
常见的激活函数有softmax函数和sigmoid函数。
通过训练数据和损失函数的优化，可以实现对情感类别的有效分类。
基于深度卷积神经网络的人脸情绪识别与情感分析研究
基于深度卷积神经网络的人脸情绪识别与情感分析研究人脸情绪识别与情感分析在计算机视觉领域中扮演着重要的角色，对于人机交互、心理学研究、市场调查等领域具有重要的应用价值。
基于深度卷积神经网络的人脸情绪识别与情感分析研究正是针对这一需求而进行的一项研究，本文将深入探讨该研究的背景、方法和应用前景。
背景介绍：随着人工智能和计算机视觉的快速发展，人脸情绪识别和情感分析作为其中的关键应用之一，引起了广泛的关注。
传统的方法主要依靠手工设计特征提取算法，存在特征表达不充分、泛化能力较差等问题。
而深度卷积神经网络（DCNN）的出现，为人脸情绪识别与情感分析提供了一种强大的工具。
方法介绍：基于深度卷积神经网络的人脸情绪识别与情感分析研究主要包括三个关键步骤：数据集的收集和预处理、网络模型的构建以及训练与评估。
首先，研究人员需要收集并预处理具有情感标签的人脸图像数据集。
人脸图像数据集的质量和多样性对于模型的训练和泛化能力至关重要。
研究者可以从公开数据集中获取数据，同时也可以通过网络爬虫等方法扩展数据集。
预处理步骤包括调整图像尺寸、增强对比度、去除噪声等，以提高数据质量。
其次，构建合适的深度卷积神经网络模型。
在人脸情绪识别和情感分析任务中，常用的模型包括LeNet-5、VGG-Net、ResNet等。
这些模型能够有效地提取图像的特征，并通过后续的全连接层实现情感分类。
此外，研究者还可以针对特定需求进行模型的定制和改进，例如引入注意力机制、多任务学习等。
最后，通过对构建的模型进行训练和评估来完成人脸情绪识别与情感分析任务。
在训练过程中，采用反向传播算法和优化器对模型参数进行更新，以降低损失函数。
而在评估过程中，通常采用准确率、精确率、召回率等指标来评估模型的性能。
应用前景：基于深度卷积神经网络的人脸情绪识别与情感分析在许多领域中都有着广泛的应用前景。
首先，人机交互领域可以运用该技术来提高计算机与用户之间的交互效果。
通过实时监测用户的情绪变化，计算机能够更加准确地理解用户的需求，提供更加个性化的服务和响应。
《基于CNN的中文评论情感分类研究》范文
《基于CNN的中文评论情感分类研究》篇一一、引言随着互联网的迅猛发展，社交媒体和在线评论平台上的用户生成内容（UGC）已成为消费者了解产品、服务以及企业的重要途径。
这些中文评论中蕴含了大量的情感信息，因此，对中文评论进行情感分类研究具有重要的实际意义。
近年来，卷积神经网络（CNN）在自然语言处理领域取得了显著的成果，本文旨在探讨基于CNN的中文评论情感分类研究。
二、相关文献综述在过去的研究中，情感分类主要依赖于传统的机器学习方法，如支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）等。
然而，这些方法在处理复杂的中文评论时，往往难以捕捉到评论中的语义信息和情感表达。
近年来，深度学习技术在自然语言处理领域取得了重要突破，其中CNN因其优秀的特征提取能力在情感分类任务中表现优异。
三、研究问题与方法本文采用基于CNN的模型对中文评论进行情感分类研究。
首先，对中文评论进行预处理，包括分词、去除停用词等步骤。
然后，构建CNN模型，通过卷积层和池化层提取评论中的有效特征。
最后，使用全连接层对提取的特征进行分类，得到评论的情感极性（如积极、消极、中立等）。
四、实验设计与实现1. 数据集：本文使用公开的中文评论数据集进行实验，包括电影、酒店、餐厅等领域的评论。
2. 模型架构：构建包含多个卷积层和池化层的CNN模型，通过调整超参数优化模型性能。
3. 训练与优化：采用交叉熵损失函数和Adam优化器对模型进行训练，通过调整学习率和批大小等参数优化模型性能。
4. 评估指标：采用准确率、召回率、F1值等指标评估模型的性能。
五、结果与讨论1. 实验结果：本文所提出的基于CNN的中文评论情感分类模型在公开数据集上取得了较高的准确率、召回率和F1值，证明了模型的有效性。
2. 结果分析：通过分析模型的输出结果，发现CNN能够有效地提取评论中的语义信息和情感表达，从而实现对中文评论的情感分类。
此外，通过调整模型超参数和优化算法，可以进一步提高模型的性能。
基于深度学习的中文情感分析系统设计
基于深度学习的中文情感分析系统设计中文情感分析是指通过对中文文本的处理和分析，利用机器学习和自然语言处理技术，从文本中提取情感信息并对其进行情感分类和评分的过程。
基于深度学习的中文情感分析系统设计，是利用深度学习模型构建情感分析系统，实现对中文文本情感的准确分类和评估。
在设计基于深度学习的中文情感分析系统时，首先需要收集和标注大量的中文情感分类数据集。
这个数据集需要包含标注好的中文文本，以及对应的情感分类标签，例如正面情感、负面情感或中性情感等。
确保数据集的质量和代表性对于系统的准确性和稳定性至关重要。
接下来，选择合适的深度学习模型用于训练情感分析系统。
常用的模型包括卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer等。
这些模型可以对中文文本进行特征提取和表征学习，从而较好地捕捉文本中的情感信息和语义信息。
在使用深度学习模型之前，还需要对原始文本进行预处理，包括分词、去除停用词和标点符号等。
这样可以减少模型训练和推理的计算量，并提高情感分析的效果。
接着，进行数据集的划分，将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
训练集用于深度学习模型的参数训练，验证集用于模型的超参数选择和性能评估，测试集用于最终评估模型的泛化能力。
在模型训练过程中，需要定义适当的损失函数和优化算法。
常用的损失函数有交叉熵损失函数，常用的优化算法有随机梯度下降（SGD）、Adam等。
优化算法的选择需要考虑模型的收敛速度、准确性和稳定性。
在模型训练完成后，需要进行模型的评估和调优。
可以使用准确率、召回率、F1值等指标来评估模型的性能。
如果模型的性能不理想，可以尝试调整模型的超参数、增加训练数据量或修改模型结构等方法来改进模型的性能。
当模型的性能满足要求后，可以将其应用于实际的中文情感分析任务中。
根据用户输入的中文文本，系统将自动对其进行情感分类，并给出相应的情感评分。
这个系统可以应用于舆情监测、产品评价、社交媒体分析等各种实际应用场景中。
基于机器学习的中文语音情感识别研究
基于机器学习的中文语音情感识别研究中文语音情感识别是一项基于机器学习的研究领域，它的目标是通过分析人们的语音信号，准确地识别出他们所表达的情感状态。
随着人工智能技术的快速发展，中文语音情感识别在智能交互、情感分析和人机交互等领域具有广泛应用前景。
本文将从相关研究背景、方法和应用等方面进行探讨。
一、研究背景随着社交媒体和智能设备的普及，人们越来越倾向于使用语音进行交流。
然而，通过语音来准确地识别出说话者所表达的情感状态并非易事。
中文是一种复杂而多样化的语言，在不同地区和不同人群之间存在着巨大差异。
因此，开展中文语音情感识别研究具有重要意义。
目前，已有许多学者在这一领域开展了大量工作。
他们通过采集大量中文语音样本并结合标注数据进行分析，在此基础上提出了各种方法和模型来实现中文语音情感识别。
然而，在实际应用场景中，中文语音情感识别仍然面临一些挑战，如情感表达的主观性、语音信号的多样性以及数据标注的主观性等。
二、研究方法为了解决中文语音情感识别中的挑战，研究者们采用了多种机器学习方法。
其中，深度学习是一种常用且有效的方法。
深度学习模型可以通过对大量标注数据进行训练，自动地学习到表达情感的特征，并通过对新样本进行预测来实现情感识别。
在深度学习模型中，常用的方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。
这些模型可以有效地捕捉到语音信号中包含的时序信息，并提取出有用的特征来进行情感分类。
此外，为了提高模型在实际应用场景中的泛化能力，研究者们还采用了迁移学习和领域自适应等技术。
迁移学习可以利用已有数据集上训练得到的知识来辅助新任务；领域自适应则可以通过对不同领域数据进行适应，提高模型在新领域中的性能。
三、应用前景中文语音情感识别在智能交互、情感分析和人机交互等领域具有广泛应用前景。
首先，通过识别用户的情感状态，智能交互系统可以根据用户的情感偏好提供个性化的服务，提高用户体验。
基于深度学习的情感分析系统设计毕业设计
基于深度学习的情感分析系统设计毕业设计摘要：情感分析是自然语言处理领域的研究热点之一。
本文基于深度学习技术，设计并实现了一个具有较高准确性的情感分析系统。
通过构建深度神经网络模型，对文本数据进行情感分类，从而实现对用户情感倾向的预测。
实验结果表明，该系统在准确性和效率上都取得了较好的表现，具有一定的应用价值。
1. 引言随着社交媒体的快速发展，大量的文本数据被不断生成。
对这些文本数据进行情感分析，可以帮助我们了解用户的情感倾向和意见。
传统的情感分析方法主要依赖人工构建的特征和分类器，存在特征提取困难、模型泛化能力差的问题。
而基于深度学习的情感分析算法具有很好的特征提取能力，能够从大规模文本数据中学习情感表达的隐含特征，因此成为研究热点。
2. 相关工作深度学习在情感分析领域有着广泛的应用。
传统的基于深度学习的情感分析方法主要包括基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和基于循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的方法。
CNN通过使用不同大小的卷积核对输入数据进行卷积操作，提取局部特征。
RNN则主要用于处理时序数据，在情感分析中可以捕捉句子的上下文信息。
近年来，基于Transformer模型的方法也在情感分析领域取得了很好的效果。
3. 方法设计本文设计了一个基于深度学习的情感分析系统。
首先，使用预处理技术对原始文本数据进行清洗和分词。
然后，将分词后的文本数据表示为词向量。
接下来，构建深度神经网络模型，采用CNN和RNN结合的方式进行情感分类。
模型的输入是文本的词向量表示，输出是情感分类结果。
最后，使用反向传播算法训练模型，优化模型参数，使得模型对情感分类任务具有较好的预测能力。
4. 实验与结果分析为了验证设计的情感分析系统的有效性，我们使用了一个公开的情感分析数据集进行实验。
实验结果表明，设计的模型能够在情感分类任务上取得较高的准确性。
基于深度学习的中文情感分析模型设计
基于深度学习的中文情感分析模型设计深度学习技术在自然语言处理领域的应用日益广泛，其中中文情感分析是一个重要且有挑战性的任务。
本文将详细介绍基于深度学习的中文情感分析模型设计，并讨论其主要挑战、模型架构、数据预处理及训练过程等方面内容。
一、中文情感分析的主要挑战1. 语义歧义：中文语言特点使得情感分析任务存在较多的语义歧义问题，单词和短语的多义性使得情感极性判断变得复杂。
2. 句子结构复杂：中文句子结构相对复杂，例如成分的省略、动词的隐式引导以及语序的灵活性等，这给情感分析带来了困难。
3. 数据稀缺问题：相较于英文，中文情感分析面临着数据稀缺的问题，这使得训练深度学习模型变得更加困难。
二、基于深度学习的中文情感分析模型架构基于深度学习的中文情感分析模型通常由以下几个核心组件构成：1. 词嵌入层：将中文文本转化为向量表示是深度学习模型的基础，可以使用词嵌入层将中文词语映射到低维向量空间中。
2. 卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）：这些经典的深度学习模型被广泛应用于情感分析任务。
CNN可以捕获局部特征，而RNN可以考虑全局上下文信息。
3. 注意力机制（Attention）：为了解决句子中关键信息的判断问题，引入注意力机制可以提高模型的性能。
4. 输出层：针对情感分析任务，输出层通常是一个二分类器，用于预测文本的情感极性。
三、数据预处理数据预处理是构建情感分析模型的关键步骤之一。
在处理中文文本时，可以采取以下预处理方法：1. 分词：中文分词是将连续的中文文本分割成一个个的词语的过程。
可以使用分词工具如jieba等来进行中文分词。
2. 构建词表：通过对数据集进行统计，可以构建一个词表来表示整个语料库中的词汇，便于后续词嵌入操作。
3. 文本向量化：将分词得到的文本转化为向量表示，可以采用词袋模型或者TF-IDF模型等进行文本向量化。
4. 标签编码：对情感极性标签进行编码，通常将积极情感编码为1，消极情感编码为0，便于模型的训练和评估。
基于BERT-CNN 的中文评论文本情感分析
基于BERT-CNN的中文评论文本情感分析邵辉（广东科学技术职业学院广东珠海519090）摘要：对中文酒店评论文本，CNN、BIGRU等模型无法充分获得文本上下文之间的关系，因此在情感分析上没有很好的效果。
BERT模型提出后，它在文本上下文之间的关系的提取上有着很大的优势。
以此为基础，本文提出一种基于预训练的（BERT）网络与卷积神经网络（CNN）相结合的BERT-CNN模型得到酒店评论中更多的情感信息。
首先利用BERT模型对评论文本信息编码，再通过CNN模型提取局部特征，最终提取语义。
最后通过实验来将该模型与现有模型进行比较，在酒店评论数据集上所做的实验充分表明该方法能更准确地进行中文文本情感分析。
关键词：BERT卷积神经网络情感分析自注意力机制双向编码转换器中图分类号：TP391.1;TP301.6文献标识码：A文章编号：1674-098X(2021)11(a)-0179-05 Sentiment Analysis of Hotel Review Text Based on BERT-CNNSHAO Hui(Guangdong Polytechnic of Science and Technology,Zhuhai,Guangdong Province,519090China) Abstract:For Chinese hotel review texts,some state-of-art models,such as CNN and BIGRU cannot fully extract the meaning and therefore result in unsatisfactory sentiment analysis.After the BERT model is proposed,it has a great advantage in extracting the relationship between text contexts.Based on this,this paper proposes a BERT-CNN network model based on the combination of pre-trained(BERT)network and convolutional neural network(CNN)to obtain more emotional information in hotel reviews.First,use the BERT model to encode the review text information,and then extract the local features of the sentence through the convolutional neural network,and finally extract the semantics.Finally,through experiments,the model is compared with the existing model,experiments done on the hotel review dataset fully show that this method can perform Chinese text sentiment analysis more accurately.Key Words:BERT;CNN;Sentiment analysis;Self-attention;Bidirectional encode transformer随着中国经济的飞速发展，旅游、出差等活动已经十分频繁，人们已经习惯在网上预订酒店，然后对酒店进行评价。
基于XLNet 的中文文本情感分析
第46卷第6期燕山大学学报Vol.46No.62022年11月Journal of Yanshan UniversityNov.2022㊀㊀文章编号:1007-791X (2022)06-0547-07基于XLNet 的中文文本情感分析李东金1,单㊀锐1,∗,阴良魁2,王㊀芳1,程宝娜1(1.燕山大学理学院,河北秦皇岛066004;2.中国科学院科技创新发展中心,北京100190)㊀㊀收稿日期:2021-12-24㊀㊀㊀责任编辑:唐学庆㊀㊀基金项目:河北省自然科学基金资助项目(F2020203105);秦皇岛市科学技术研究与发展计划项目(201703A020)㊀㊀作者简介:李东金(1996-),男,河北承德人,硕士研究生,主要研究方向为大数据及其应用㊁最优化理论和时间序列分析及应用;∗通信作者:单锐(1961-),女,黑龙江哈尔滨人,博士,教授,主要研究方向为大数据及其应用㊁最优化理论和时间序列分析及应用,Email:771069643@㊂摘㊀要:针对Word2vec 等静态词向量模型不能解决一词多义㊁传统情感分析模型不能同时提取文本的全局和局部信息问题,本文提出了结合广义自回归预训练语言模型(XLNet)的文本情感分析模型㊂首先利用XLNet 表示文本特征,然后利用卷积神经网络提取文本向量的局部特征,再利用双向门控循环单元提取文本的更深层次上下文信息,最后引入注意力机制,根据特征的重要性赋予特征不同的权重,并进行文本情感极性分析㊂仿真实验中将本文模型与5种常用的情感分析模型进行对比,验证了模型的准确率和优越性㊂关键词:情感分析;广义自回归预训练语言模型;卷积神经网络;双向门控循环单元;注意力机制中图分类号:TP183㊀㊀文献标识码:A㊀㊀DOI :10.3969/j.issn.1007-791X.2022.06.0090㊀引言㊀㊀随着网民数量的增加,越来越多的评论信息不断涌现㊂网民不仅可以在政府网站㊁微博等公众平台浏览每天发生的各类事件,还可以发表自己对这些事件的看法和态度㊂因此在这些平台中的存储了大量带有一定的情感倾向的文本㊂对这些文本进行深层次的提取,可以及时获取网民在这些评论文本中所表达的对各种热门事件和各种产品的看法和情感倾向,不仅可以使政府及时获取网络舆论情况,还可以使商家精准获得客户的需求㊂因此,随着自然语言处理技术的发展,可以从海量的评论文本中提取出评论者的情感倾向㊂情感分析是通过一些特定的方法对评论的情感倾向进行判断,并根据判断的结果对文本进行分类,主要分为三个类别,基于情感词典的方法㊁基于机器学习的方法和基于深度学习的方法[1]㊂基于情感词典的方法准确率主要和情感词典规模有关,因此模型往往只能针对某一领域有较好的结果,而对其他领域的情感分析较差,从而导致模型实时性不强[2]㊂基于机器学习的方法是构造分类器进行情感分析,Pang 等[3]在对影评进行情感分析时,首次使用机器学习算法对文本情感进行分类,并在模型中结合了N -grams 模型和词性㊂相比于情感词典,机器学习方法相对情感词典方法有了一定的进步,但人为因素会对特征的选择产生一定的影响,且对于不同领域无法使用同一特征;数据集的质量决定了分类器的效果,高质量的标注数据仍然需要人工大量构造[4]㊂而深度学习网络是通过模拟人的神经系统搭建的,所以其特征表示能力和分类能力更强于情感词典和机器学习[5]㊂基于深度学习的方法,都是将文本信息转换成序列化向量,通过神经网络对特征向量进行深层次的提取,并运用各种机制优化模型,从而得到了更高的准确率㊂Mikolov 等[6]提出的Word2vec,将每个词由k 个维度的实值向量表示,使得Word2vec 被广泛应用于情感分析领域㊂文献[7]通过Word2vec 得到词向量,利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)对文本的局部特征进行提取,双向长短时记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)则对文本的上下文特征进行提取,在一定程度上提高548㊀燕山大学学报2022了文本情感分类的准确性㊂但是通过Word2vec 得到的词向量无法解决相同词语在不同句子中可能具有不同的含意的问题㊂文献[8]提出了基于注意力机制的词表示方法,该方法利用‘同义词词林扩展板“计算字词间的语义贡献度,并在数据集上验证了模型的有效率㊂文献[9]通过Word2vec 获得初始词向量,并通过TF-IDF对文本情感影响程度不同的词汇赋予不同的权重值,以突出影响程度较大的词对文本的影响,从而取得了较高的准确率㊂㊀㊀近年来,随着自然语言处理技术的发展,为了解决静态词向量模型的缺陷,研究者经过大量的研究提出了动态词向量表达㊂以此产生的模型有ELMo[10]㊁OpenAI GPT[11]㊁BERT[12]㊁XLNet[13]㊂由于静态词向量模型不能解决多义问题,文献[14]利用ELMo生成融合词语所在句子的上下文信息的词向量,并将其输入到改进的Transformer中,使模型提取到了更加丰富㊁全面的语义信息,从而获得了更高的准确率㊂文献[15]将ELMo和Glove 获得的词向量进行堆叠嵌入,采用了CNN和双向门控循环单元(Bi-directional Gated Recurrent Unit,BiGRU)的双通道神经网络模型,并通过仿真实验验证了模型的准确率㊂虽然ELMo由BiLSTM组成,这种方式在一定程度上同时利用了上下文信息,但只是对节点左右信息进行了拼接,其两边的信息并没有交集,因此ELMo并没有获得真正的上下文信息[16]㊂GPT预训练词向量模型为了获得长距离文本信息首次利用了Transformer网络㊂它虽然对ELMo进行了改进,但是GPT仍然是一种单向的语言模型,因此,仍然不可能为序列编码提供上下文信息㊂而BERT模型同样采用Transformer编码,BERT是在训练过程中对部分词语进行屏蔽来实现双向预测的㊂文献[17]以BERT模型为基础,引入了BiLSTM层和CRF层,使得模型可以通过上下文来判断情感倾向不明确的文本㊂虽然BERT在文本情感分析领域取得了不错成果,但也仍存在一定的缺陷,如预训练过程中的数据与微调的数据不匹配㊂XLNet模型的提出在一定程度上解决了BERT模型存在的问题㊂XLNet模型和BERT模型的主要区别是:XLNet方法允许在双向上下文中训练模型,而无需像BERT 方法那样屏蔽一部分预测词㊂文献[18]提出了基于XLNet和胶囊网络的模型,该模型采用带有动态路由算法的胶囊网络来提取文本的局部和空间层次关系,并产生局部特征表示,数据集测试表明,其性能优于BERT㊂文献[19]在XLNet的基础上增加了LSTM层和注意力机制,通过XLNet获取动态词向量,LSTM则用于提取上下文特征,最后再通过注意力机制,赋予特征不同的权重,该模型经过测试获得了较高的准确率㊂可以看出,XLNet 预训练模型比其他词向量模型包含了更多的文本上下文语义信息,因此通过XLNet获得的动态词向量可以进一步提高模型的性能㊂综上所述,本文提出了基于XLNet的文本情感分析模型㊂首先通过XLNet获得了包含文本上下文相关信息的词向量,在一定程度上改善一词多义问题;其次利用CNN和BiGRU提取文本的局部和全局特征;再通过注意力机制,对影响大的特征赋予较大权重,对影响较小的特征赋予较小权重;最后,通过softmax分类器判断情感极性㊂本文的主要工作如下:1)首先,对于文本向量化,本文采用预训练语言模型XLNet,以获得包含更多文本上下文语义信息的动态词向量,从而最大程度解决一词多义问题㊂2)其次,通过CNN和BiGRU对获得的词向量进行特征提取,获得了文本的局部和全局特征,使得模型能更好地理解文本的语义㊂3)最后利用注意力机制,对影响大的特征赋予较大权重,对影响较小的特征赋予较小权重,更加突出关键信息对文本的影响,降低噪声特征的干扰,从而进一步提高模型的准确率㊂1㊀基于XLNet的文本情感分析模型基于XLNet的文本情感分析模型主要由四部分组成,包括XLNet㊁CNN㊁BiGRU和注意力机制㊂本文模型如图1所示㊂图1㊀XLNet-CNN-BiGRU-Att模型架构图Fig.1㊀Framework of XLNet-CNN-BiGRU-Att model 1.1㊀XLNet层XLNet模型不仅具有BERT模型的优点还对第6期李东金等㊀基于XLNet的中文文本情感分析549㊀BERT模型的缺陷进行了改进,为了实现双向预测XLNet使用了三种机制:排列语言模型㊁双流自注意机制㊁循环机制[20]㊂1.1.1㊀排列语言模型现有的预训练模型可以分为自回归模型(autoregressive,AR)和自编码模型(autoencoding, AE)㊂AR模型可以根据上文情况预测下一个可能的单词,也可以通过下文预测上一个可能出现的单词,因此AR模型只考虑单向的文本信息, ELMo就是一个经典的自回归语言模型㊂而AE 模型则通过对原句子进行破坏,并通过该模型来对原句子进行重构,将对受损部分重新预测,但在调优过程中实际数据中并不存在预训练时AE模型中使用的人工替换词,这将导致预训练和调优之间的差异㊂因此XLNet模型通过引入随机排序的思想,充分发挥了AR模型和AE模型的优点,又避免了他们的缺点㊂该思想获得序列的所有不同的排列,以获得不同的语序结构,通过学习不同排序的序列特征信息实现其双向预测的目标,同时不会改变原始词顺序㊂但是对于一个长度为T的序列,其因式分解后的顺序有T!个,因此研究者对XLNet采取部分预测的方法进行优化㊂因此最终使得式(1)达到最优:maxθE z~Z T[ðT t=1log pθx z t X Z<t()],(1)其中,T为该序列的所有不同顺序的集合,Z为集合T中的一种排列顺序,x zt表示顺序Z中第t个位置上的值,X Z<t为顺序Z的第1个位置到t-1个位置上的值㊂1.1.2㊀双流自注意机制双流自注意机制的作用就是希望在预测x i时不仅要看到x i的位置信息还要获得其他词的位置和内容信息㊂双流自注意机制包括Query流和Content流㊂图2和图3是Query流和Content流的计算流程㊂其中Query流用g表示,Content流用h表示㊂根据Query流的工作原理,当预测某个词时, Q向量只包含该位置的位置信息,K和V则包含其他位置的内容信息,而对于Content流,其与传统的transformer一样,同时编码了上下文和目标自身㊂图2㊀Query流Fig.2㊀Query stream图3㊀Content流Fig.3㊀Content stream㊀㊀XLNet则是将Query流和Content流相结合,如图4所示㊂第一层将h i(0)和g i(0)分别初始化为e(xi)和W,然后使用Content掩码和Query掩码依次计算每一层的输出㊂图4㊀双流自注意机制下的模型计算原理Fig.4㊀Principles of model computation undera two-stream self-attentive mechanism1.1.3㊀Transformer-XL因为Transformer要求输入序列长度固定,这就使得长度小于所要求的固定长度时,需要对其进行填补,但长度大于固定长度则需要对序列进550㊀燕山大学学报2022行分割处理,导致训练时失去部分信息㊂为了解决这样的问题,XLNet 使用了Transformer-XL 中循环机制和相对位置编码机制[21]㊂循环机制会在当前文本的计算中引入上一段文本输出的信息,使模型能够看到更多的上下文信息㊂由于引入了上一段文本的输出信息,可能使得位置编码相同但片段不同从而对当前片段的影响程度不同,所以引入了相对位置编码机制,该机制是将词语之间的相对位置应用于编码中㊂综上所述,XLNet 克服了自回归语言模型只考虑单项传递,没有充分利用上下文来提取更深层的信息,因此XLNet 可以训练出更加完整的融合上下文信息的词向量㊂1.2㊀卷积神经网络本文模型应用卷积神经网络是为了对文本的局部特征进行提取,但由于本文设置BiGRU 后连接全连接层和softmax 分类器,故本文CNN 主体由两部分构成:输入层㊁卷积层㊂1)输入层本文采用XLNet 对文本信息进行向量化,将输入的词向量用H ɪR k ˑn 进行表示,其中k 是句子的词向量个数,n 代表词向量的维度㊂2)卷积层卷积层使用固定尺寸的卷积核对输入的文本向量进行卷积运算,得到文本的局部特征信息[22]㊂卷积运算通常使用h ˑn 维的过滤器,其中h 和n 分别表示卷积核尺寸和选取的词向量维度㊂1.3㊀BiGRU 层Cho 等[23]在2014年提出了GRU 网络模型,在GRU 模型中只存在两个门:更新门和重置门㊂结构如图5所示㊂图5㊀GRU 结构Fig.5㊀GRU structure㊀㊀图5中z t 和r t 分别表示GRU 模型中的更新门和重置门㊂其计算公式为r t =σW r x t +U r h t -1(),(2)z t =σW z x t +U z h t -1(),(3)h ~t =tanh Wx t +U r t ☉h t -1()(),(4)h t =1-z t ()h t -1+z t h ~t ,(5)其中:W z ,W r ,U z ,U r ,U ,W 为GRU 的权值矩阵;σ为sigmoid 函数;☉表示元素相乘,h t 为模型当前的隐藏状态;h t -1为上一状态的输入;h ~t 为候选状态;x t 表示t 时刻模型的输入状态㊂由于单向GRU 网络在时刻t 只能捕捉t 时刻之前的历史信息,所以只通过单向GRU 是无法获得文本上下文信息的㊂为了实现这一目的本文采用双向门控循环单元㊂BiGRU 网络模型的具体结构如图6所示㊂图6㊀BiGRU 神经网络模型Fig.6㊀BiGRU neural network model㊀㊀文本向量分别以正向和反向的顺序通过前向GRU 和后向GRU,因此通过BiGRU 每一时刻得到的文本特征信息都包括上文与下文之间的相关性㊂计算公式为h t ң=GRU h ңt -1,x t (),(6)h t ѳ=GRU h ѳt -1,x t (),(7)h t =W t h t ң+V t h t ѳ+b t ,(8)其中,h t ң和h t ѳ分别表示在t 时刻双向GRU 的输出状态,W t 和V t 表示权值矩阵,b t 表示偏置向量㊂对BiGRU 层进行特征提取后,可以得到更丰富㊁更准确的上下文语义关系编码序列㊂1.4㊀注意力机制注意力机制通过对文本向量分配不同的权重,更加突出文本中更重要的信息,并减少次要信息的干扰,提高分类的准确率[24]㊂因为对于每个句子,不同的词对句子的影响程度不同,因此,本文引入了一种注意力机制㊂注意力机制本质上就第6期李东金等㊀基于XLNet 的中文文本情感分析551㊀是Query 到一系列键值对(Key-Value)上的映射函数,其计算流程如图7所示㊂图7㊀注意力机制计算流程Fig.7㊀Attention mechanism calculation process2㊀实验及分析2.1㊀实验条件本文模型的参数如表1所示㊂表1㊀XLNet-CNN-BiGRU-Att 模型参数设置Tab.1㊀Parameter settings of XLNet-CNN-BiGRU-Att model参数值Embedding size 256Hidden Size of CNN128Hidden Size of BiGRU128Activation relu Learning rate0.0001Losscategorical_crossentropyOptimzer Adam Epoch10Bach_size 16㊀㊀本文采用谭松波酒店评论数据集,包含6000条语料,按照积极和消极分为两类,积极语料包括3000条,消极语料包括3000条㊂本实验将随机抽取70%的数据集作为训练集,另外的30%作为测试集㊂其中积极评价用标签1表示,消极评价用标签0表示㊂本文模型以keras 架构实现,通过Anaconda 平台采用Python 语言进行验证,操作系统为Windows 10家庭版,CPU 为Intel Core i5-11260H@2.60GHz,硬盘为1TB,内存为32GB㊂2.2㊀评估指标本文模型性能将由精准率P ㊁召回率R 和F 1值3个指标进行评估,其计算公式为P =n TPn TP +n FP,(9)R =n TPn TP +n FN,(10)F 1=2RPR +P,(11)式中:n TP 为把标签为1的文本判断成标签为1的文本的数量;n FP 是把标签为0的文本错判成标签为1的文本的数量;n FN 是把标签为1的文本错判成标签为0的文本的数量㊂2.3㊀对比实验设置本文设置了多组实验进行对比,其中包括单一模型和联合模型的比较㊁静态词向量模型和动态词向量模型的比较㊂其中前五个模型均用XLNet 预训练语言模型获得词向量,而最后的模型采用Word2vec 模型获得词向量㊂1)XLNet:单一的XLNet 模型㊂2)CNN:单一的CNN 模型㊂3)BiGRU:单一的BiGRU 模型㊂4)CNN-BiGRU:在XLNet 的基础上先添加CNN 模型,在CNN 后加入BiGRU 模型,最后接softmax 分类器㊂5)W2V-CNN-BiGRU-Att:首先通过Word2vec获得词向量,依次连接CNN 模型㊁BiGRU 模型和注意力机制㊂2.4㊀实验结果分析经过测试集测试,本文模型与其他5种模型的结果对比如表2所示㊂表2㊀模型对比结果Tab.2㊀Comparison results of models模型精准率召回率F 1值本文模型0.94710.94690.9469XLNet0.90150.90130.9013XLNet-CNN 0.91210.91180.9119XLNet-BiGRU0.91860.91660.9166XLNet-CNN-BiGRU0.93290.93300.9329W2V-CNN-BiGRU-Att0.91370.91390.9137㊀㊀从表2中6组模型的3个指标对比结果可以看出,本文模型的分类效果更好㊂首先第2和5组模型对比可以得出CNN 和BiGRU 均对文本情感分析产生了正向影响㊂其次第3㊁4㊁5组模型对比体现出了CNN-BiGRU 联合模型的优点,CNN-BiGRU 联合模型可以同时获得文本的局部和全局552㊀燕山大学学报2022信息,其中第3组单CNN模型只考虑了文本局部信息对情感分析的影响,忽略了全局信息的影响,而第4组模型只考虑了全局信息的影响,忽略了局部信息的影响,因此第3组和第4组模型准确率㊁召回率和F1值均低于第5组模型㊂再次第5组模型和本文模型相比,体现出了在联合模型之后连接注意力机制可以有效提升模型的准确率,因为注意力机制会对贡献度不同的特征赋予不同的权重,会更加突出重要特征的影响,使得模型具有更高的准确率㊂最后由于XLNet预训练语言模型可以获得真正的融合上下文语义的词向量,即相同的词语在不同语义下会得到不同的词向量,而Word2vec对不同语义下的同一词语赋予的词向量是完全相同的,因此最后一组模型的精确率㊁召回率和F1值均低于本文模型㊂综上所述,本文模型具有良好的性能和泛化能力㊂3 结论本文在XLNet预训练语言模型的基础上加入了卷积神经网络㊁双向门控循环网络和注意力机制,不仅解决了传统词向量模型的一词多义问题,而且同时提取了文本的全局与局部信息,此外注意力机制还加强了重要特征对文本分类的影响,有效地提高了模型的准确率㊂通过对比实验,本文模型各种评估指标均有一定的提升㊂由于本文只将文本分为积极和消极两类,因此文本情感细粒度是下一步研究的重点㊂参考文献1洪巍李敏.文本情感分析方法研究综述 J .计算机工程与科学2019 41 4 750-757.HONG W LI M.A review text analysis methods J .Computer Engineering&Science 2019 41 4 750-757.2赵宏王乐王伟杰.基于BiLSTM-CNN串行混合模型的文本情感分析 J .计算机应用2020 40 1 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Journal of Yanshan University 2020 44 5 502-507.Sentiment analysis of Chinese text based on XLNetLI Dongjin1SHAN Rui1YIN Liangkui2WANG Fang1CHENG Baona11.School of Science Yanshan University Qinhuangdao Hebei066004 China2.Center for Innovation and Development Chinese Academy of Sciences Beijing100190 ChinaAbstract To address the problems that static word vector models such as Word2vec cannot address multiple meanings of words and traditional sentiment analysis models cannot extract both global and local information of texts a text sentiment analysis model which combines generalized autoregressive pre-trained language model XLNet is proposed in this paper.Firstly the text features are represented by XLNet.Secondly local features of the text vector are extracted by convolutional neural network.Thirdly the deeper contextual information of the text is extracted by a bi-directional gated recurrent unit.Finally an attention mechanism is introduced to assign different weights to the features according to their importance and text sentiment polarity analysis is performed.Simulation experiments are conducted to compare this model with five commonly used sentiment analysis models to verify the accuracy and superiority of the model.Keywords emotion analysis XLNet convolutional neural network bi-directional gated recurrent unit attention mechanism。
hugging face 中文情感分类
hugging face 中文情感分类（最新版）目录1.情感分类的重要性2.Hugging Face 的概述3.Hugging Face 的中文情感分类模型4.Hugging Face 中文情感分类模型的应用5.Hugging Face 中文情感分类模型的优缺点正文1.情感分类的重要性在当今社会，情感分类在许多领域中都扮演着重要的角色，例如自然语言处理、社交媒体分析、市场调查等。
对文本的情感分类可以帮助我们更好地理解用户的需求和情感，从而提高服务质量、优化产品设计和提升用户体验。
2.Hugging Face 的概述Hugging Face 是一个专注于自然语言处理和深度学习的开源社区，旨在为开发者和研究人员提供最先进的工具、模型和资源。
它提供了大量的预训练模型和数据集，支持多种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。
3.Hugging Face 的中文情感分类模型Hugging Face 提供了多个中文情感分类模型，其中较为著名的有：EmoBERT、ERNIE-LSTM、CMRCNN 等。
这些模型都是基于深度学习技术训练的，具有较高的准确性和鲁棒性。
EmoBERT 是一种基于 BERT 的改进模型，它在原始 BERT 模型的基础上添加了情感分类任务，通过多任务学习实现了情感分类和文本分类的统一。
ERNIE-LSTM 是基于 LSTM 的模型，它利用了词向量和注意力机制，能够在捕捉长距离依赖关系的同时进行情感分类。
CMRCNN 是基于卷积神经网络的模型，它将文本图像化，利用卷积神经网络进行特征提取和分类。
4.Hugging Face 中文情感分类模型的应用Hugging Face 的中文情感分类模型在许多领域都有广泛的应用，如社交媒体分析、评论分类、金融市场预测等。
以社交媒体分析为例，通过对用户评论的情感分类，可以更好地了解用户的需求和满意度，从而提高产品和服务质量。
在金融市场预测中，通过对新闻报道和社交媒体评论的情感分类，可以预测市场的走势和趋势。
用于方面级情感分析的情感增强双图卷积网络
用于方面级情感分析的情感增强双图卷积网络情感分析是自然语言处理的一个重要任务，其目标是从文本中识别和提取出其中表达的情感倾向。
近年来，深度学习技术的发展，尤其是卷积神经网络（CNN）的成功应用，使得情感分析在大规模数据上取得了突破性的进展。
然而，传统的CNN在对局部信息的建模中存在局限性，对于复杂的句子结构和长程依赖关系的建模能力较弱。
为了解决这一问题，本文提出了一种用于方面级情感分析的情感增强双图卷积网络。
首先，让我们来了解一下方面级情感分析的任务。
在情感分析中，文本可以被划分为三个层次：整体文本级、句子级和方面级。
整体文本级情感分析旨在判断整段文本的情感倾向；句子级情感分析则关注于分析句子的情感；而方面级情感分析则是针对文本中的某个方面或目标进行情感判断。
在实际应用中，方面级情感分析对于了解用户对特定产品、服务或事件的情感反馈非常有用。
因此，我们的研究重点是提升方面级情感分析的准确性和效率。
为了提升方面级情感分析的效果，本文引入了情感增强双图卷积网络（EAGCN）。
EAGCN是一种基于图卷积网络的模型，在传统的CNN模型的基础上进行改进，通过建模文本中的局部语义信息和全局语义信息，有效地提高了方面级情感分析的性能。
EAGCN模型主要包括两个关键组件：局部语义图卷积和全局语义图卷积。
局部语义图卷积用于捕捉句子和方面之间的局部关系，通过对句子和方面之间的共现矩阵进行卷积操作，将局部语义信息融合到方面的表示中。
全局语义图卷积则旨在捕捉句子和方面之间的全局关系，它通过计算句子和方面之间的相似性矩阵，并通过图卷积操作将全局语义信息融合到方面的表示中。
具体来说，局部语义图卷积的过程如下：首先，将文本中的句子和方面转化为词向量表示，然后计算句子和方面之间的共现矩阵。
接下来，利用共现矩阵构建一个无向图，其中句子和方面分别表示为图的节点，共现关系表示为图的边。
然后，通过对图进行多层卷积操作，逐步将局部语义信息传递到方面的表示中。
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Ｖｏ １ ． ４ ３ Ｎｏ． ８
计
算
机
工
程
２ ０ １ ７年 ８月
Ａｕ ｇ ｕｓ ｔ ２ ０１ ７
Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ
・
人工 智能及 识别 技 术 ・
文章编号： １ ０ ０ ０ － ３ ４ ２ ８ 【 ２ ０ １ ７ ） ０ ８ — ０ ２ ０ ０ － ０ ８
摘 要 ： 卷积神经网络模型的训练需要设计者指定大量模型参数 ， 但 因模 型对 各 类 参 数 的 敏感 度 不 一 ， 导 致 实 验 效 果 不佳 。 针对 上 述 问 题 ， 研 究 中文 文 本 情 感 分 析 ， 以词 向量维度 、 词 向量 训 练 规 模 、 滑 动 窗 口大 小 和 正 则 化 方 法 等 作 为 不 同 模 型 的 影 响 因素 ， 设 计 单 层 卷 积 神 经 网络 ， 在 不 同影 响 因 素下 分 别进 行 中文 情 感 分 类 实 验 ， 并 根 据 结 果 得 出 卷 积 神 经 网络 在 处 理 中文 情 感 分 析 时对 各 类 参 数 的敏 感 程度 和 具 体 的 模 型参 数 优 化 建 议 。
Ｗ ＡＮ Ｇ Ｓｈ ｅ ｎｇ ｙ ｕ ， ＺＥＮ Ｇ Ｂｉ ｑ ｉ ｎ ｇ 一， Ｈ Ｕ Ｐｉ ａ ｎ ｐ ｉ ａ ｎ
（ １ ． Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ， Ｓ ｏ ｕ ｔ ｈ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ Ｎｏ ｒ ｍａ ｌ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｇｕ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ５ １ ０ ６ ３ １， Ｃｈ ｉ ｎ ａ ；
ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ． Ｂｅ ｃ ａ ｕ ｓ ｅ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ ｉ ｖ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｔ ｏ ｖ ａ ｒ ｉ ｏ ｕｓ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ｉ ｓ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ， ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ａ ｒ ｅ ｐ ｏ ｏ ｒ ． Ｔｏ ａ ｄ ｄ ｒ ｅ ｓ ｓ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ， ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｄ ｅ ｓ ａ ｎ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｎ Ｃｈｉ ｎ ｅ ｓ ｅ ｔ ｅ ｘ ｔ ｓ ｅ ｎ ｔ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ａ ｎ ｄ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｓ ａ ｏ ｎ ｅ ｌ ａ ｙ ｅ ｒ ＣＮＮ ｗｉ ｔ ｈ ｉ ｎ ｆ ｌ ｕ ｅ ｎ ｃ ｅ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ｏ ｆ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ， ｉ ｎ ｃ ｌ ｕ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｍｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｗｏ ｒ ｄ ｖ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ， ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｓ ｃ ａ ｌ ｅ ｏ ｆ ｗｏ ｒ ｄ ｖ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ， ｓ ｌ ｉ ｄ ｅ ｗｉ ｎ ｄ ｏ ｗ ｓ ｉ ｚ ｅ， ｒ ｅ ｇ ｕ ｌ ａ ｒ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ， ａ ｎ ｄ ｓ ｏ ｏ ｎ ．Ｃｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉｃ ｆ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ｉ ｓ ｃ ｏ ｎ ｄ ｕ ｃ ｔ ｅ ｄ ｕ ｎ ｄ ｅ ｒ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｉ ｎ ｌｕ ｆ ｅ ｎ ｃ ｅ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ． Ａｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ， ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ ｉ ｖ ｉ ｔ ｙ ｄ ｅ ｇ ｒ ｅ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ＣＮＮ ｏ ｎ ｖ ａ ｒ ｉ ｏ ｕ ｓ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ｗｈ ｅ ｎ ｄ ｅ ａ ｌ ｉ ｎ ｇ ｗｉ ｔ ｈ Ｃｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｓ ｐ ｅ ｃ ｉ ｆ ｉ ｃ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ａ ｒ ｅ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ．
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【 Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ 】Ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｎ ｖ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ Ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ （ Ｃ Ｎ Ｎ）ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｒ ｅ ｑ ｕ ｉ ｒ ｅ ｓ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｅ ｒ ｓ ｔ ｏ ｓ ｅ ｔ ａ ｌ ａ ｒ ｇ ｅ ｎ ｕ ｍ ｂ ｅ ｒ ｏ ｆ
关 键 词 ：卷 积 神 经 网络 ； 情感分析 ； 参数优 化 ； 词 向量 ； 深 度 学 习
中文引用格式 ： 王盛玉 ， 曾碧 卿 ， 胡翩 翩 ． 基 于卷 积 神 经 网 络 参 数优 化 的 中文 情 感 分 析 ［ Ｊ ］ ． 计 算机 工程 ， ２ ０ １ ７ ，
４ ３ （ ８ ）： ２ ０ ０ — ２ ０ ７， ２ １ ４ ．
文献标志码： Ａ
中图分类号： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． １
基 于卷 积 神 经 网络 参数 优 化 的 中文情 感 分 析
王 盛 玉 ， 曾碧 卿 ， 胡翩 翩
（ ６ ３ １ ； ２ ． 华南 师范大学 软件学 院， 广 东 佛山 ５ ２ ８ ２ ２ ５ ）
英文引用格式 ： Ｗａ ｎ ｇ Ｓ ｈ ｅ ｎ ｇ ｙ ｕ ， Ｚ ｅ ｎ ｇ Ｂ ｉ ｑ ｉ ｎ ｇ， Ｈｕ Ｐ ｉ ａ ｎ ｐ ｉ ａ ｎ ． Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ｓ ｅ ｎ ｔ ｉ ｍｅ ｎ ｔ Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ Ｏｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
２ ． Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｓ ｏ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ ， Ｓ ｏ ｕ ｔ ｈ Ｃｈ ｉ ｎ ａ Ｎｏ ｒ ｍａ ｌ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｆ ｏ ｓ ｈ ａ ｎ ， Ｇｕ ａ ｎ ｇ ｄ ｏ ｎ ｇ ５ ２ ８ ２ ２ ５， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ｃｈｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ｓ ｅ ｎｔ ｉ ｍｅ ｎ ｔ Ａｎａ ｌ ｙｓ ｉ ｓ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｐａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ Ｏｐｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｃ０ ｎｖ ０ ｌ ｕｔ ｉ ０ ｎａ ｌ Ｎｅ ｕｒ ａ ｌ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ