基于FinBERT-CNN的股吧评论情感分析方法

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《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）呈爆炸性增长。

在这些海量的评论中，用户往往表达出不同的情感和态度，对产品、服务或事件进行积极或消极的评价。

因此，如何从这些大量的评论中自动识别情感成为了一个重要且具有挑战性的任务。

传统的情感分析方法通常基于手工构建的特征进行分类，然而这种方法难以处理大量的文本数据，也无法应对不断变化的词汇和表达方式。

近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）在自然语言处理领域取得了显著的成果，为中文评论情感分类提供了新的解决方案。

二、相关研究在中文评论情感分类领域，许多研究者采用了不同的方法进行探索。

传统的情感分类方法主要依赖于人工提取的特征，如词袋模型、TF-IDF等。

然而，这些方法在处理复杂的情感表达时存在局限性。

近年来，基于深度学习的情感分类方法逐渐成为研究热点。

其中，CNN模型因其能够自动提取文本特征而受到广泛关注。

在中文评论情感分类中，基于CNN的方法能够更好地捕捉语义信息，提高分类准确性。

三、基于CNN的中文评论情感分类模型本研究提出了一种基于CNN的中文评论情感分类模型。

该模型主要包含以下几个部分：1. 数据预处理：将中文评论进行分词、去除停用词等操作，转化为计算机可处理的格式。

2. 嵌入层：将预处理后的文本转换为词向量，以便输入到CNN模型中。

3. 卷积层：通过卷积操作提取文本中的局部特征。

4. 池化层：对卷积层输出的特征图进行池化操作，降低维度，提取最重要的特征。

5. 全连接层：将池化层输出的特征输入到全连接层进行分类。

四、实验与分析1. 数据集：本研究采用了一个包含大量中文评论的数据集进行实验。

数据集包含了正面、负面和中性三种情感标签。

2. 实验设置：我们将数据集按照一定比例划分为训练集和测试集。

在训练过程中，我们使用了交叉验证的方法来调整模型参数并评估模型的性能。

3. 实验结果：实验结果表明，基于CNN的中文评论情感分类模型在本文所使用的数据集上取得了较高的准确率。

基于深度学习模型的情感分析与用户评论情感判别研究

基于深度学习模型的情感分析与用户评论情感判别研究近年来，随着互联网的迅猛发展，用户评论已成为人们了解产品和服务的重要参考依据。

然而，由于评论数量庞大，传统的手动分析方法已经无法满足实际需求。

因此，基于深度学习模型的情感分析和用户评论情感判别成为了研究的热点。

深度学习模型是一种模仿人脑神经网络的机器学习模型，能够通过大量的数据进行训练，从而自动学习到数据中的模式和特征。

在情感分析和用户评论情感判别中，深度学习模型可以通过学习大量的用户评论数据，自动提取评论中的情感信息，从而实现情感的自动分类和判别。

在情感分析中，深度学习模型可以将文本数据转化为向量表示，然后通过神经网络的层次结构进行特征提取和情感分类。

例如，可以利用循环神经网络（RNN）模型，将每个词语转化为向量，并通过多个时间步骤的循环结构，逐步捕捉句子中的语义和情感信息。

此外，还可以使用卷积神经网络（CNN）模型，通过卷积和池化操作，提取句子中的局部特征，并通过全连接层进行情感分类。

在用户评论情感判别中，深度学习模型可以通过学习用户评论和产品评分之间的关系，自动判别评论的情感倾向。

例如，可以构建一个多层感知机（MLP）模型，将用户评论作为输入，将产品评分作为输出，通过反向传播算法进行训练，从而实现用户评论情感的预测和判别。

然而，基于深度学习模型的情感分析和用户评论情感判别也面临一些挑战。

首先，情感分析需要大量的标注数据进行训练，但是标注数据的获取和标注过程都需要耗费大量的时间和人力资源。

其次，深度学习模型在处理长文本和复杂语义时可能存在信息丢失和模型过拟合的问题。

此外，模型的解释性也是一个重要的问题，深度学习模型往往是黑盒模型，难以解释模型的决策过程和判别依据。

为了解决这些问题，研究者们提出了一些改进方法。

例如，可以利用迁移学习的思想，将已有的情感分析模型在其他领域的数据上进行预训练，然后再在目标领域的数据上进行微调。

这样可以减少标注数据的需求，提高模型的泛化能力。

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。

基于机器学习的用户评论情感分析模型研究

基于机器学习的用户评论情感分析模型研究用户评论情感分析模型是一种基于机器学习的技术，旨在使用自然语言处理和情感分析算法来自动分析和识别用户对特定产品、服务或事件的情感倾向。

该模型可以帮助企业了解用户对其产品和服务的看法和感受，从而改进和优化其业务策略。

本文将研究基于机器学习的用户评论情感分析模型的建立和应用。

在建立用户评论情感分析模型之前，首先需要收集和整理大量用户评论数据。

这些数据可以来源于各种渠道，例如在线购物平台、社交媒体、论坛等。

收集到的评论数据应涵盖多个领域和产品类型，以确保模型对各种情况和业务都有良好的适应性。

经过数据收集之后，接下来的步骤是数据预处理。

这一步骤的目标是将原始的文本评论数据转化为机器学习算法可以处理的形式。

常见的预处理步骤包括文本分词、去除停用词和标点符号、将文本转换为向量表示等。

通过有效的预处理步骤可以提高模型的性能和准确度。

在数据预处理之后，下一步是构建情感分析模型。

常见的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等。

这些算法可以通过对标记的训练数据进行学习，来预测未标记数据的情感倾向。

同时，可以使用特征选择技术来选择最相关的特征，进一步提高模型的性能。

为了验证模型的效果和准确度，需要将数据集拆分为训练集和测试集。

训练集用于模型的训练和参数调优，而测试集则用于评估模型的性能。

评估指标可以包括准确率、精确率、召回率和F1值等。

通过不断调整和优化算法参数和特征选择方法，可以得到更准确和可靠的模型。

除了基本的用户评论情感分析模型，还可以考虑引入深度学习算法，例如循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）。

这些算法可以应对更复杂的情感表达和语义理解，从而进一步提高模型的性能和准确度。

在模型建立完成之后，可以将其应用于实际的业务场景中。

例如，可以将模型嵌入到企业的在线购物平台中，实时分析用户对产品的情感倾向。

通过及时了解用户的反馈和意见，企业可以快速做出调整和改进，提升用户满意度和业务收益。

《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。

基于卷积神经网络的在线评论情感分析模型

ＤＯＩ:１０.３９６９/Ｊ.ＩＳＳＮ.１６７２￣７９８３.２０１９.０２.００７基于卷积神经网络的在线评论情感分析模型毕殿杰ꎬ魏苏林ꎬ赵㊀涛ꎬ张子振(安徽财经大学管理科学与工程学院ꎬ安徽蚌埠ꎬ２３３０３０)摘要:针对标准卷积神经网络在文本情感分析过程中忽略了句子的整体结构信息的缺陷ꎬ本次研究在卷积神经网络的输入端加入注意力机制ꎬ提出了基于双通道输入的分段池化卷积神经网络模型(ＡＦ＿ＣＮＮ模型)ꎬ该模型既能够有效提取文本局部最优特征ꎬ又能够捕捉到上下文词语之间的相关性ꎮ针对体育新闻评论情感分析的实验结果表明ꎬ与标准的卷积神经网络模型相比ꎬ本次研究提出的ＡＦ＿ＣＮＮ模型在分类准确率㊁召回率和Ｆ１值等评价指标上ꎬ分别提升了３.４０％ꎬ０.４７％ꎬ１.９６％ꎮ关键词:在线评论ꎻ情感分析ꎻ卷积神经网络ꎻ注意力机制ꎻ分段池化中图分类号:ＴＰ３９１㊀㊀㊀文献标志码:Ａ㊀㊀㊀文章编号:１６７２￣７９８３(２０１９)０２￣００４１￣０７在当今社交网络环境中ꎬ网民可以通过贴吧㊁论坛㊁新闻跟帖㊁微博等多种形式ꎬ针对某一热点事件发表个人观点ꎬ表达自己的情感倾向性ꎮ如何通过情感分析技术ꎬ从海量在线评论文本中获取网民的情感倾向ꎬ无论是对政府部门有效地进行舆情监控ꎬ还是其他相关团体从中提取有价值的信息ꎬ都有非常重要的现实意义ꎮ因此ꎬ这一类自然语言处理问题已引起研究者的普遍关注[１ꎬ２]ꎮ１　相关工作所谓情感分析是指对评论文本进行分析ꎬ经过一系列处理ꎬ最终对其完成归纳分类的过程ꎮ文本情感分析研究的方法分为３类:基于情感词典的方法㊁基于传统机器学习的方法㊁基于深度学习的方法ꎮ基于情感词典的方法ꎬ通过构建一系列的情感词典和规则ꎬ以情感值作为判断情感倾向的依据ꎻ情感分析结果的好坏很大程度上依赖于情感词典库构建的质量ꎬ但即便如此ꎬ当遇到长难句子时ꎬ该分析方法的效果不是很理想ꎮ传统机器学习的方法ꎬ需要人工设计文本信息特征ꎬ然后用Ｋ最近邻㊁支持向量机㊁最大熵方法等方法来进行分析ꎻ由于在线评论文本具有不规范化㊁简略化㊁地域化等特点ꎬ传统机器学习方法对其特征组合的提取和分类器的选取ꎬ费时耗力ꎬ效果也不好ꎮ随着深度学习理论兴起ꎬ卷积神经网络(ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋꎬＣＮＮ)作为一种主要的深度学习模型ꎬ在图像处理㊁语音识别等领域取得了瞩目的成绩ꎮ陈瑞瑞[３]引入了基于深度卷积神经网络的人脸图像识别算法ꎬ具有良好的有效性和鲁棒性ꎻ田熙燕等[４]提出了一种基于语谱图的特征提取方法ꎬ取得了较高情感识别率ꎻ万萌等[５]提出一种基于无监督特征学习和深度卷积神经网络相结合的图像识别算法ꎬ提高算法的识别的有效性ꎮ近几年ꎬ越来越多的研究人员将其运用到文本情感分析问题上ꎬ准确率㊁召回率和Ｆ１测度等衡量指标有明显的提高[６~８]ꎮ笔者在冯兴杰等[７]研究的基础上ꎬ提出一种双输入通道的㊁采用分段池化策略的卷积神经网络情感分类方法ꎮ实验结果表明ꎬ笔者提出的方法是有效的ꎮ文本情感分析是自然语言处理问题研究的一个主要方向ꎬ近几年ꎬ越来越多的研究人员青睐于使用卷积神经网络来解决文本情感分析问题ꎬ并取得了良好实验效果ꎮ在２０１４年ꎬＫｉｍ在预先训练的词向量的基础上ꎬ针对多个数据集ꎬ首次使用卷积神经网络对文本进行分类ꎬ并取得了比其他深度学习模型准确率更高的分类效果[８]ꎮ在此基础上ꎬ其他的研究人员纷纷提出了各种变种的文本卷积神经网络模型ꎬ用于句子级别㊁段落级别㊁文章级别的文本分析ꎮＫａｌｃｈｂｒｅｎｎｅｒ等[９]针对具有两层卷积层和池化层的ＣＮＮ模型ꎬ并提出了动态Ｋ￣ｍａｘ池化策略ꎬ得到每一个卷积核中最大的Ｋ个特征值ꎬ自动构造句子基金项目:安徽财经大学校级科学研究项目(项目编号:ＡＣＫＹ１８５７)ꎻ安徽省自然科学研究基金项目(项目编号:１６０８０８５ＱＦ１４５)ꎮ收稿日期:２０１９￣０３￣１８ꎻ修改稿收到日期:２０１９￣０５￣２１的向量表示ꎬ能处理任意长的句子输入ꎮＨｅ等[１０]通过选择使用词性标注Ｗｏｒｄｅｍｂｅｄｄｉｎｇ等方法增强模型性能ꎬ并且在卷积池化以及句子表征方面进行局部相似度计算来提升性能ꎮＹＩＮＷｅｎｐｅｎｇ等[１１]提出一种使用Ｓｉａｍｅｓｅ框架的ＣＮＮ模型ꎬ并且采用多粒度的交互特征ꎬ一方面提高了模型的分类性能ꎬ另一方面增强了模型的鲁棒性ꎮ王汝娇等[１２]针对Ｔｗｉｔｔｅｒ文本ꎬ基于卷积神经网络和多特征融合ꎬ提出一种情感分类方法ꎬ在ＳｅｍＥｖａｌ语料上进行的实验结果表明ꎬ多特征融合能够有效地提高情感分类的准确性ꎮ王文凯等[１３]在解决中文微博情感分析问题时ꎬ在卷积神经网络的输出端融入树型的长短期记忆神经网络(ＬＳＴＭ)ꎬ通过添加句子结构特征加强深层语义学习ꎬ实验表明该模型在极性转移方面分类效果较好ꎮ王盛玉等[１４]则考虑到卷积神经网络模型参数众多ꎬ且模型对各类参数的敏感度不一ꎬ针对单层卷积神经网络模型ꎬ在词向量维度㊁词向量训练规模㊁滑窗大小㊁正则化方法选择等不同影响因素下ꎬ分别进行中文情感分类实验ꎬ总结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ꎬ并给出具体的模型参数优化建议ꎮ最近几年ꎬ注意力模型无论是在图像处理㊁语音识别还是在自然语言处理领域都被广泛使用ꎮ在２０１５年ꎬＢａｈｄａｎａｕ等[１５]首次在神经网络翻译系统中引入注意力模型(ＡｔｔｅｎｔｉｏｎＭｏｄｅｌ)ꎬ并取得了不错的效果ꎮ冯兴杰[７]和梁斌等[１６]同样是采用结合注意力模型的卷积神经网络来完成对文本的情感分析任务ꎬ实验表明ꎬ较之传统的机器学习方法和单纯的卷积神经网络方法ꎬ分类准确率㊁召回率和Ｆ１值等衡量指标均有所提高ꎮ考虑到注意力机制在深度学习领域所取得的成绩ꎬ本次研究采用融入注意力机制的分段卷积神经网络模型ꎬ以此完成体育新闻在线评论情感分析任务ꎮ２㊀结合注意力机制的分段卷积神经网络模型根据在线评论文本的特点ꎬ充分考虑句子整体结构信息ꎬ在冯兴杰[７]和喻涛等[１７]研究成果的基础上ꎬ本次研究结合注意力机制ꎬ提出采用双通道输入和分段池化策略的卷积神经网络模型(ＡＦ＿ＣＮＮ模型)(图１)ꎮ模型整个工作过程为:首先评论文本要向量化ꎬ然后将文本向量矩阵和注意力矩阵作为双通道输入网络ꎬ经过卷积㊁分段池化得到评论文本的相关特征ꎬ最后采用Ｓｏｆｔｍａｘ分类器进行文本情感分类ꎮ图１结合注意力机制的分段池化卷积神经网络模型２.１㊀文本向量化神经网络的输入是需要将文本数据映射为高维实数向量ꎬ即文本向量化[１８]ꎮ目前ꎬ文本向量化的方法主要有:ｏｎｅ￣ｈｏｔ和ｗｏｒｄ２ｖｅｃꎮｏｎｅ￣ｈｏｔ方法对语料库中的每个词语都用一个ｎ维的ｏｎｅｈｏｔ向量表示ꎬ其中ｎ为语料库中不同词语的个数ꎮ这种向量表示方法ꎬ通常词向量很冗长ꎬ且任意两个词之间是２４河北科技师范学院学报３３卷㊀双通道输入层卷积层分段池化层词向量注意力矩阵结果01孤立的ꎮＷｏｒｄ２ｖｅｃ是在神经语言模型基础上的优化ꎬ是对ｏｎｅｈｏｔ向量的一种降维处理ꎬ通过一种映射关系将一个ｎ维的ｏｎｅｈｏｔ向量转化为低维度的向量表示ꎬ让相关的词在语义上更加接近ꎮ笔者使用Ｗｏｒｄ２ｖｅｃ对评论文本向量化ꎮ２.２㊀融入注意力机制的双通道输入层因为有的评论文本句子较长ꎬ且有的评论句子存在情感极性转移现象ꎮ此时ꎬ如果所有语义由一个文本向量表达ꎬ会丢失一些有价值的信息ꎮ基于此ꎬ本次研究在输入层采用双通道输入ꎬ通道一是词向量矩阵:Ｘ＝[ｘ１ꎬｘ２ꎬ ꎬｘｎ]ꎬｘｉɪＲｄꎬ其中ｎ是给定句子中词的数量ꎬｄ是词向量维度ꎮ通道二是采用注意力机制设计的一个注意力向量矩阵ＧɪＲｎˑｄꎬ引入注意力向量是为了捕获长距离上下文之间的相关性ꎮ注意力机制的思想是在生成ｘｉ的注意力ｇｉ时ꎬ将注意力集中在特定的有意义的词上ꎻ就是说ꎬ在预测句子的情感类型时ꎬ那些特定的词比句子中的其他词具有更高的权重ꎮ包括上下文信息的注意力向量表示为ｇｉ＝ðｊʂｉꎬ ꎬｉ＋ｎａｉꎬｊｘｊꎬ其中:ａｉꎬｊ是注意力机制权重ꎬ要求ａｉꎬｊȡ０ꎬ且ðａｉꎬｊ＝１ꎮ注意力机制权重的计算公式为:ａｉꎬｊ＝ｅｓｃ(ｘｉꎬｘｊ)ðｅｓｃ(ｘｉꎬｘｊ)(１)式中ꎬｓｃ(ｘｉꎬｘｊ)表示词对(ｘｉꎬｘｊ)的相关性得分ꎮ２.３㊀卷积层卷积层是ＣＮＮ的重要组成部分ꎬ在文本卷积神经网络中ꎬ卷积的作用是通过窗口滑动来抽取输入文本上的局部特征ꎮ卷积核的大小是ＣＮＮ的超参数ꎬ笔者利用多个大小不同的卷积核对文本进行卷积操作ꎬ卷积核大小的不同ꎬ意味着获取文本的局部特征也不同ꎮ卷积核的维度通常设置为与输入数据的维度相等ꎮ经过网络输入层以后ꎬ待分类的评论文本转化为矩阵形式ＸɪＲｎˑｄꎬ其中ｎ为词的数量ꎬｄ为词向量维度ꎮ注意力矩阵为ＧɪＲｎˑｄꎮ矩阵Ｍ１ꎬＭ２分别为卷积核在两个通道上的权重ꎮ卷积操作的结果记为ｃꎬ则卷积操作为:ｃｊ＝ＲｅＬＵ(Ｍ１Ｘｊ:ｊ＋ｍ－１＋Ｍ２Ｇｊ:ｊ＋ｍ－１＋ｂ)(２)上式中符号表示２个矩阵的点乘ꎬｃ为向量ꎬｃｊ为向量ｃ第ｊ位置的值ꎬｊ的取值范围是:１ɤｊɤｎ－ｍ＋１ꎬｍ为卷积核的高度ꎬｂ是偏置项ꎬＲｅＬＵ为非线性激活函数ꎮ卷积核在长度为ｍ的文本单元[ｘ１:ｍꎬｘ１:ｍ＋１ꎬ ꎬｘ１:ｎ－ｍ＋１]上进行卷积操作后得到的一个特征图ꎬ这样原始文本就被映射到一个特征向量ｃ上ꎮｃ＝[ｃ１ꎬｃ２ꎬ ꎬｃｎ－ｍ＋１](３)２.４㊀分段池化层通常ꎬ最大池化(ＭａｘＰｏｏｌｉｎｇ)是ＣＮＮ模型中最常见的一种池化策略ꎮ其中心思想是ꎬ对于卷积核抽取到的若干特征值ꎬ只保留其中得分最大的特征值ꎬ其它特征值全部抛弃ꎮ这意味着最大池化只是保留了值ꎬ而完全忽略了其所在的位置信息ꎮ但是ꎬ存在极性转移现象的句子中ꎬ特征值的位置信息对分类任务而言是很重要的ꎬ而最大池化方法没有考虑特征的位置[１９]ꎮ为了解决这个问题ꎬ根据评论文本是否有转折词ꎬ本次研究在池化时采用分段池化策略(Ｃｈｕｎｋ￣ＭａｘＰｏｏｌｉｎｇ)ꎬ主要思想是ꎬ根据句子中的转折词ꎬ把某个卷积核对应的卷积层的所有特征向量切割成几小段ꎬ在每个小段里面各自提取一个最大特征值[１６]ꎮ比如ꎬ评论文本身体强壮ꎬ但是位置感太差了 ꎬ采用分段池化策略将卷积核的特征向量分成２段ꎬ然后在每段里取一个最大值ꎬ于是获得２个特征值ꎮ分段池化示意图见图２ꎮ在经过卷积核操作得到的特征向量ｃｊꎬ采用分段池化策略后被分成ｋ个部分:ｃｊ１ꎬｃｊ２ꎬ ꎬｃｊｋꎮ池化层筛选出的特征值ｐｊｔ可以表示为:ｐｊｉ＝ｍａｘ(ｃｊｉ)(４)式中ꎬ１ɤｊɤｍ且１ɤｉɤｋꎮ然后ꎬ将所有ｐｊｉ连接起来形成一个表征句子级特征向量Ｐꎮ３４２期毕殿杰等㊀基于卷积神经网络的在线评论情感分析模型图２分段池化示意图由以上可以看出ꎬ与传统的最大池化策略相比ꎬ分段池化通过分段保留了多个局部最大特征值的方式ꎬ保留了相对位置信息ꎬ这对于判别评论文本情感倾向很重要ꎮ２.５㊀模型训练将评论文本分为积极和消极两种情感倾向ꎬ采用ｓｏｆｔｍａｘ作为分类器完成情感倾向的预测ꎮｓｏｆｔｍａｘ分类器的本质是计算评论文本归为某种情感倾向的概率ꎬ最后得出分类结果ꎮ模型利用实际分类标签ꎬ通过反向传播算法对参数进行优化ꎮ对任意给定的一条评论文本ｘꎬ进行ｓｏｆｔｍａｘ操作:ｐ(ｙ｜ｘꎬｗ)＝ｅｘｐ(ｓｗ(ｘ))ðｎｉｅｘｐ(ｓｗ(ｘ)ｉ)(５)式中ꎬＰ(.)为神经网络的输出ꎻｙ为与评论文本对应的正确标签ꎬｙɪ{０ꎬ１}ꎬ０代表情感的消极倾向ꎬ１表示情感的积极倾向ꎻｗ为全连接层的参数集合ꎻｓｗ(ｘ)ｉ为评论文本属于某个情感极性标签的得分ꎮ由于对数运算符不会影响函数的单调性ꎬ公式(５)两边取对数ꎬ得到公式(６)ꎮｌｏｇ(Ｐ(ｙ｜ｘꎬｗ))＝ｓｗ(ｘ)－ｌｏｇ(ðｎｉｅｘｐ(ｓｗ(ｘ)ｉ))(６)于是ꎬ对所有的训练实例(ｘｉꎬｙｉ)ꎬ需要优化的目标函数可以表示为:Ｌ(ｗ)＝－ðＴｉ＝１ｌｏｇ(Ｐ(ｙｉ｜ｘｉꎬｗ)(７)公式(７)中ꎬＴ为训练文本集的大小ꎮ为了计算网络参数ｗꎬ模型通过随机梯度下降法来最小化目标函数ꎬ见公式(８)ꎮｗѳｗ＋λƏｌｏｇ(Ｐ(ｙ｜ｘꎬｗ))Əｗ(８)３㊀实验与分析３.１㊀评价指标在整个测试数据集上ꎬ本次研究使用精确率(Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ)㊁召回率(Ｒｅｃａｌｌ)以及Ｆ１值(Ｆ１￣Ｓｃｏｒｅ)等３个评价指标来判定分类结果好坏ꎮ精确率用来衡量模型的分类准确性ꎬ表示被分为积极的评论中实际为积极的比例ꎬ见公式(９)ꎻ召回率则用来衡量模型是否能找全该类样本ꎬ即度量有多少个积极的评论被分类为积极ꎬ见公式(１０)ꎻＦ１值综合了准确率和召回率的结果ꎬ能对精确率和召回率进行综合评估ꎬ当Ｆ１较高时则能说明试验方法比较有效ꎬ见公式(１１)ꎮ最后ꎬ模型分类的准确率可以用公式(１２)表示ꎮＰｒｅｃｉｓｉｏｎ＝ＴＰＴＰ＋ＦＰ(９)Ｒｅｃａｌｌ＝ＴＰＴＰ＋ＦＮ(１０)４４河北科技师范学院学报３３卷㊀35Featuremap Fe 1ature map2Feature max(c11)max(c12)12354池化层卷积层Ｆ１－Ｓｃｏｒｅ＝２ˑＰｒｅｃｉｓｉｏｎˑＲｅｃａｌｌＰｒｅｃｉｓｉｏｎ＋Ｒｅｃａｌｌ(１１)Ａｃｃｕｒａｃｙ＝ＴＰ＋ＴＮＴＰ＋ＴＮ＋ＦＰ＋ＦＮ(１２)公式中ꎬＴＰ为原本积极的评论被预测为积极的评论数量ꎻＴＮ为原本消极的评论被预测为消极的评论数量ꎻＦＰ为原本消极的评论ꎬ但却被预测为积极的评论数量ꎻＦＮ为原本积极的评论ꎬ但却被预测为消极的评论数量ꎮ３.２㊀实验数据使用基于Ｐｙｔｈｏｎ编写的网络爬虫程序ꎬ从各大门户网站㊁贴吧㊁雅虎论坛等新闻平台上爬取体育新闻评论数据ꎬ经过预处理之后ꎬ共获得２２５００条评论ꎬ且对每一条评论的情感极性进行了人工标注ꎬ其中积极评论１２５００条ꎬ消极评论１００００条ꎬ数据样例见表１ꎮ对于数据集ꎬ使用开源中文分词工具ｊｉｅｂａ进行了分词处理ꎬ将分词后的结果使用ｇｅｎｓｉｍ工具的Ｓｋｉｐ￣Ｇｒａｍ模型转化成词向量ꎮ在进行实验时ꎬ抽取了８０％的文本条目用作网络的训练集ꎬ２０％的文本用作测试集ꎮ表１㊀体育新闻评论数据样例编号积极消极１总能出现在防守关键位置上ꎬ前场还能创造威胁ꎮ转身太慢ꎬ屡屡失位ꎬ是对方前锋重点打击一侧ꎮ２感觉球商很高ꎬ技术实用而不花哨ꎬ经验还老道ꎮ在中下游球队都不一能踢上主力!３赛程刚刚过半ꎬ几分的差距不是问题ꎬ关键是打好剩下的比赛ꎮ距离第四１１分ꎬ我们又三线作战ꎬ进前四?难啊!表２㊀ＡＦ＿ＣＮＮ模型网络参数设置参数属性每轮样本数量６４输入词向量维度１００维滑动窗口大小３ꎬ４ꎬ５隐藏层神经元个数２００迭代次数３０学习率０.５ＤｒｏｕｐｏｕｔＲａｔｅ０.５３.３㊀网络参数设置参考王盛玉等[１１]研究成果ꎬ以及笔者的多次实验ꎬ本次研究的模型相关参数设置见表２ꎮ每轮输入的样本数量为６４ꎻ采用多个卷积核进行训练ꎬ卷积核尺寸分别为３ˑ１００ꎬ４ˑ１００ꎬ５ˑ１００ꎬ其中１００为词向量的维度ꎻ隐藏层神经元个数定为２００ꎻ学习率是一个很重要的参数ꎬ如果学习率太大ꎬ则模型可能会出现无法收敛ꎬ学习率太小则收敛速度太慢ꎬ故学习速率设为０.５ꎻ为尽量避免梯度消失问题ꎬ模型的激励函数本次研究使用ＲｅＬＵ函数ꎻ为了防止过拟合ꎬ网络在ｓｏｆｔｍａｘ层使用了ｄｒｏｐｏｕｔ机制ꎬ对全连接层的节点会进行随机失活ꎬ失活率设置为０.５ꎻ模型训练的迭代次数对情感分析影响很大ꎬ迭代次数过多可能导致过拟合ꎬ迭代次数过少则不能达到应有的准确率ꎬ笔者最终选取的训练迭代次数为３０次ꎮ笔者主要基于Ｇｏｏｇｌｅ公司深度学习框架ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ搭建卷积神经网络模型ꎮ３.４㊀结果对比与分析为了验证ＡＦ＿ＣＮＮ模型在情感分析上的有效性ꎬ笔者选取了标准ＣＮＮ模型和传统机器学习方法中的ＳＶＭ模型ꎬ与笔者提出的ＡＦ＿ＣＮＮ模型进行了比较ꎮ模型的训练的迭代次数对分类结果影响很大ꎬ图３展示了３种模型前３０轮迭代的分类准确率ꎬ通过图形可以看出ꎬ与ＳＶＭꎬ标准ＣＮＮ相比ꎬＡＦ￣ＣＮＮ收敛速度更快ꎬ在经过大约２０轮迭代之后ꎬ模型趋于收敛状态ꎮ表３则展示不同模型在３个实验评价指标上的差异ꎮ因为ＡＦ＿ＣＮＮ模型使用多个卷积核来提取文本抽象特征ꎬ可以提取到深层的语义信息ꎬ于是相对于传统的机器学方法ＳＶＭ分类方法ꎬ在准确率㊁召回率和Ｆ１值上都有较大幅度的提升ꎬ分别提升了７.６８％ꎬ４.３６％ꎬ６.０５％ꎮ由于ＡＦ＿ＣＮＮ模型在输入端引入了注意力机制ꎬ使得模型充分考虑句子中远距离的相关性问题ꎻ而在池化层采用分段池化策略则充分考虑体育评论句子中极性转移现象非常普遍的情况ꎬ正是因为对标准ＣＮＮ所做的改进措施ꎬ使得相对于标准ＣＮＮ分类方法ꎬ在准确率㊁召回率和Ｆ１值上也有小幅度的提升ꎬ分别提升了３.４０％ꎬ０.４７％ꎬ１.９６％ꎮ实验结果表明ꎬ笔者提出的ＡＦ＿ＣＮＮ情感分析模型所取得的分类效果要优于传统的５４２期毕殿杰等㊀基于卷积神经网络的在线评论情感分析模型机器学习和标准的ＣＮＮ网络ꎮ图３三种模型前３０轮迭代结果对比表３㊀体育新闻评论分析结果模型精确率召回率Ｆ１值ＳＶＭ模型０.８５０４０.８８５８０.８６７８标准ＣＮＮ模型０.８９３２０.９２４７０.９０８７ＡＦ＿ＣＮＮ模型０.９２７２０.９２９４０.９２８３４㊀结㊀论针对体育新闻跟帖评论语法不规范ꎬ评论中极性转移现象普遍的情况ꎬ为了更准确地的捕捉句子整体结构信息ꎬ本次研究在标准的ＣＮＮ模型的基础上ꎬ在网络输入层加入注意力机制ꎬ并采用分段池化策略ꎬ构建了一个改进的ＡＦ＿ＣＮＮ模型ꎮ在体育新闻评论数据集上进行的实验结果表明ꎬＡＦ＿ＣＮＮ模型在分类准确率㊁召回率和Ｆ１值上ꎬ比传统的机器学习ＳＶＭ方法分别提升７.６８％ꎬ４.３６％ꎬ６.０５％ꎬ和标准ＣＮＮ方法相比ꎬ３项指标则分别提升了３.４０％ꎬ０.４７％ꎬ１.９６％ꎮ可以说ꎬＡＦ＿ＣＮＮ模型有效地提高了评论文本分类准确率ꎬ模型的有效性得到了验证ꎮ本次研究对情感分为积极和消极两类ꎬ未来可深入研究如何实现情感多分类的问题ꎮ另外ꎬ针对体育在线评论中网络用词㊁昵称㊁别称较为普遍的情况ꎬ为更准确地进行分词ꎬ建立专业的词典库也是下一步着力进行的工作ꎮ参考文献:[１]ＰａｎｇＢꎬＬｅｅＬ.Ｓｅｅｉｎｇｓｔａｒｓ:Ｅｘｐｌｏｉｔｉｎｇｃｌａｓｓｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓｆｏｒｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃａｔｅｇｏｒｉｚａｔｉｏｎｗｉｔｈｒｅｓｐｅｃｔｔｏｒａｔｉｎｇｓｃａｌｅｓ[Ｃ]//Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ４３ｒｄＡｎｎｕａｌＭｅｅｔｉｎｇｏｎＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ.Ｍｏｒｒｉｓｔｏｗｎ:ＡＣＬꎬ２００５:１１５￣１２４.[２]ＺＨＯＵＣｈｕｎｔｉｎｇꎬＳＵＮＣｈｏｎｇｌｉｎꎬＬＩＵＺｈｉｙｕａｎꎬｅｔａｌ.ＡＣ￣ＬＳＴＭＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｆｏｒＴｅｘｔＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ[Ｊ].２０１９￣０３￣１８.ｈｔ￣ｔｐｓ://ａｒｘｉｖ.ｏｒｇ/ａｂｓ/１５１１.０８６３０.[３]陈瑞瑞.基于深度卷积神经网络的图像分类算法[Ｊ].河南科技学院学报(自然科学版)ꎬ２０１８ꎬ４６(４):５６￣６０ꎬ６７.[４]田熙燕ꎬ徐君鹏ꎬ杜留锋.基于语谱图和卷积神经网络的语音情感识别[Ｊ].河南科技学院学报(自然科学版)ꎬ２０１７ꎬ４５(２):６２￣６８.[５]万萌ꎬ冯新玲.基于无监督特征选择和卷积神经网络的图像识别算法[Ｊ].赤峰学院学报(自然科学版)ꎬ２０１８ꎬ３４(１０):５２￣５５.[６]何鸿业ꎬ郑瑾ꎬ张祖平.基于词性结合的卷积神经网络文本情感分析[Ｊ].计算机工程ꎬ２０１８ꎬ４４(１１):２０９￣２１４ꎬ２２１.[７]冯兴杰ꎬ张志伟ꎬ史金钏.基于卷积神经网络和注意力模型的文本情感分析[Ｊ].计算机应用研究ꎬ２０１８ꎬ３５(５):１４３４￣１４３６.[８]ＫｉｍＹ.Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒｓｅｎｔｅｎｃｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ[Ｃ]//Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ２０１４ＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＥｍｐｉｒｉｃａｌＭｅｔｈｏｄｓｏｎＮａｔｕｒａｌＬａｎｇｕａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ(ＥＭＮＬＰ).Ｄｏｈａꎬ２０１４:１７４６￣１７５１.６４河北科技师范学院学报３３卷㊀0.500.600.700.800.901.00分类准确率/%迭代次数[９]㊀ＫａｌｃｈｂｒｅｎｎｅｒＮꎬＧｒｅｆｅｎｓｔｅｔｔｅＥꎬＢｌｕｎｓｏｍＰ.ＡＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｆｏｒＭｏｄｅｌｌｉｎｇＳｅｎｔｅｎｃｅｓ[ＥＢ/ＯＬ].２０１９￣０３￣１８.ｈｔｔｐｓ://ａｒｘｉｖ.ｏｒｇ/ａｂｓ/１４０４.２１８８.[１０]㊀ＨｅＨꎬＧｉｍｐｅｌＫꎬＬｉｎＪＪꎬｅｔａｌ.Ｍｕｌｔｉ￣ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅＳｅｎｔｅｎｃｅＳｉｍｉｌａｒｉｔｙＭｏｄｅｌｉｎｇｗｉｔｈＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａＮｅｔｗｏｒｋｓ[Ｃ]//ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＥｍｐｉｒｉｃａＭｅｔｈｏｄｓｉｎＮａｔｕｒａｌＬａｎｇｕａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ.Ｂｅｒｌｉｎ:Ｓｐｒｉｎｇｅｒꎬ２０１５:１５７６￣１５８６.[１１]㊀ＹＩＮＷｅｎｐｅｎｇꎬＨＩＮＲＩＣＨＳ.ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａＮｅｔｗｏｒｋｆｏｒＰａｒａｐｈｒａｓｅＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ[Ｃ]//ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＮｅｕｒａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ.Ｂｅｒｌｉｎ:Ｓｐｒｉｎｇｅｒꎬ２０１５:９０１￣９１１.[１２]㊀王汝娇ꎬ姬东鸿.基于卷积神经网络与多特征融合的Ｔｗｉｔｔｅｒ情感分类方法[Ｊ].计算机工程ꎬ２０１８ꎬ４４(２):２１０￣２１９.[１３]㊀王文凯ꎬ王黎明ꎬ柴玉梅.基于卷积神经网络和Ｔｒｅｅ￣ＬＳＴＭ的微博情感分析[Ｊ/ＯＬ].２０１８￣０３￣１８.ｈｔｔｐ://ｋｎｓ.ｃｎｋｉ.ｎｅｔ/ｋｃｍｓ/ｄｅｔａｉｌ/５１.１１９６.ＴＰ.２０１８０３１４.１７２９.０１４.ｈｔｍｌ.[１４]㊀王盛玉ꎬ曾碧卿ꎬ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ꎬ２０１７ꎬ４３(８):２００￣２０７ꎬ２１４.[１５]㊀ＢａｈｄａｎａｕＤꎬＣｈｏＫꎬＢｅｎｇｉｏＹ.Ｎｅｕｒａｌｍａｃｈｉｎｅｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎｂｙｊｏｉｎｔｌｙｌｅａｒｎｉｎｇｔｏａｌｉｇｎａｎｄｔｒａｎｓｌａｔｅ[Ｃ]//ＰｒｏｃｏｆＩｎｔｅｒｎａ￣ｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＬｅａｒｎｉｎｇＲｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓꎬ２０１５.[１６]㊀梁斌ꎬ刘全ꎬ徐进ꎬ等.基于多注意力卷积神经网络的特定目标情感分析[Ｊ].计算机研究与发展ꎬ２０１７ꎬ５４(８):１７２４￣１７３５.[１７]㊀喻涛ꎬ罗可.利用动态多池卷积神经网络的情感分析模型[Ｊ].计算机科学与探索ꎬ２０１８ꎬ１２(７):１１８２￣１１９０.[１８]㊀郑啸ꎬ王义真ꎬ袁志祥ꎬ秦锋.基于卷积记忆神经网络的微博短文本情感分析[Ｊ].电子测量与仪器学报ꎬ２０１８ꎬ３２(３):１９５￣２００.[１９]㊀张俊林.自然语言处理中ＣＮＮ模型几种常见的ＭａｘＰｏｏｌｉｎｇ操作[ＥＢ/ＯＬ].２０１９￣０３￣１８.ｈｔｔｐ://ｂｌｏｇ.ｃｓｄｎ.ｎｅｔ/ｍａｌ￣ｅｆａｃｔｏｒ/ａｒｔｉｃｌｅ/ｄｅｔａｉｌｓ/５１０７８１３５.第一作者简介:毕殿杰(１９７７￣)ꎬ男ꎬ讲师ꎬ硕士ꎮ主要研究方向:神经网络ꎬ人工智能ꎮ(责任编辑:朱宝昌ꎬ杨静)ＳｅｎｔｉｍｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＯｎｌｉｎｅＣｏｍｍｅｎｔｓＢａｓｅｄｏｎＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＢＩＤｉａｎｊｉｅꎬＷＥＩＳｕｌｉｎꎬＺＨＡＯＴａｏꎬＺＨＡＮＧＺｉｚｈｅｎ(ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＡｎｈｕｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｉｎａｎｃｅａｎｄＥｃｏｎｏｍｉｃｓꎬＢｅｎｇｂｕＡｎｈｕｉꎬ２３３０３０ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｉｎｖｉｅｗｏｆｔｈｅｆａｃｔｔｈａｔｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｇｎｏｒｅｓｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｎｆｏｒｍａ￣ｔｉｏｎｏｆｓｅｎｔｅｎｃｅｓꎬｔｈｉｓｐａｐｅｒａｄｄｓａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｔｏｔｈｅｉｎｐｕｔｏｆｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋꎬａｎｄｐｒｏｐｏ￣ｓｅｓａｔｗｏ￣ｃｈａｎｎｅｌｉｎｐｕｔ￣ｂａｓｅｄＣｈｕｎｋ￣Ｍａｘｐｏｏｌｉｎｇｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌ(ＡＦ＿ＣＮＮｍｏｄｅｌ)ꎬｗｈｉｃｈｃａｎｎｏｔｏｎｌｙｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｌｏｃａｌｏｐｔｉｍａｌｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｅｘｔꎬｂｕｔａｌｓｏｃａｐｔｕｒｅｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｃｏｎｔｅｘｔｗｏｒｄｓ.ＴｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｆｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｏｆｓｐｏｒｔｓｎｅｗｓｃｏｍｍｅｎｔａｒｙｓｈｏｗｔｈａｔｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌꎬｔｈｅＡＦ＿ＣＮＮｍｏｄｅｌｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙꎬｒｅｃａｌｌｒａｔｅａｎｄＦ１ｖａｌｕｅｂｙ３.４０％ꎬ０.４７％ａｎｄ１.９６％ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｏｎｌｉｎｅｃｏｍｍｅｎｔꎻｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓꎻｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋꎻａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍꎻＣｈｕｎｋ￣ＭａｘＰｏｏｌｉｎｇ７４㊀２期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀毕殿杰等㊀基于卷积神经网络的在线评论情感分析模型。

基于BERT的用户评论情感分析

基于BERT的用户评论情感分析作者：***来源：《现代信息科技》2024年第10期摘要：情感分析（SA）是互联网时代非常重要的自然语言处理（NLP）子任务，可以帮助使用者进行评论分析、舆情分析等。

然而，现有大多数研究都致力于提升情感分析任务的整体表现，很少有针对不同文本特征的分类研究。

分类研究可以帮助研究者找到当前分析方法在特定场景中的短板，也可以指导使用者在面对不同场景时选择更合适的分析方法。

文章基于BERT模型，按照文本长度和评价目标个数对SentiHood进行分类，使用不同的分析方法进行分组实验。

实验结果表明，各个方法在短文本分析中的表现优于长文本分析中的表现，单目标分析的表现优于多目标分析。

在不同的文本特征下，分别有不同的分析方法体现出最优性能。

关键词：情感分析；文本特征；BERT中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2024）10-0123-05Sentiment Analysis of User Comments Based on BERTQI Yangfan（Jilin University， Changchun 130012， China）Abstract： Sentiment Analysis （SA） is a very important sub-task of Natural Language Processing （NLP） in the Internet era， which can help users to analyze comments and public opinion. However， most existing studies focus on improving the overall performance of sentiment analysis tasks， and there are few categorical studies targeting different text features. Classification research can help researchers find the shortcomings of current analysis methods in specific scenarios， and can also guide users to choose more appropriate analysis methods when facing different scenarios. Based on the BERT model， SentiHood is classified according to text length and number of evaluation targets， and different analysis methods are used to conduct group experiments. The experimental results show that each method performs better in short text analysis than in long text analysis， and the performance of single objective analysis is better than that of multi-objective analysis. Under different text features， there are different analysis methods that demonstrate optimal performance.Keywords： SA; text feature; BERT0 引言隨着计算机技术和互联网技术的不断发展，网民通过服务评价、买家讨论、自媒体留言等方式产生海量有价值的信息。

深度学习模型在情感分析中的应用方法

深度学习模型在情感分析中的应用方法情感分析是一种通过自然语言处理技术和机器学习算法，对文本或者语音数据进行分析，从中提取出其中所表达的情感倾向或者情感极性的过程。

近年来，随着深度学习技术的发展，它在情感分析领域的应用越来越广泛。

深度学习模型在情感分析中的应用方法主要包括以下几个方面：1. 基于卷积神经网络（CNN）的情感分析模型：卷积神经网络是一种常用的深度学习模型，其在图像处理领域表现出色。

然而，它也可以应用于自然语言处理任务，如情感分析。

通过将文本数据转化为矩阵形式，将卷积层和池化层应用于文本数据，提取出特征信息，并将这些特征送入全连接层进行情感分类。

2. 基于长短时记忆网络（LSTM）的情感分析模型：长短时记忆网络是一种适用于序列数据处理的深度学习模型。

在情感分析中，可以将文本数据视为一个序列，通过LSTM模型来学习文本中的时序信息，并将其映射到情感类别上。

LSTM模型通过遗忘门、输入门和输出门的控制机制，能够有效地处理长期依赖的信息。

3. 基于注意力机制的情感分析模型：注意力机制在深度学习模型中起到了重要的作用。

在情感分析中，为了提取文本中重要的特征信息，可以引入注意力机制。

通过计算文本中每个单词或者每个句子的注意力权重，将其与文本的其他部分进行加权相加，从而获得更加准确的情感分类结果。

4. 结合词嵌入和深度学习模型的情感分析方法：词嵌入是一种将单词映射为连续向量表示的技术，它能够更好地捕捉单词的语义信息。

在情感分析中，可以使用预训练的词嵌入模型，将文本中的每个单词转化为固定维度的向量表示，并将其作为深度学习模型的输入。

这种结合词嵌入和深度学习模型的方法可以提高情感分析的准确性。

5. 基于迁移学习的情感分析方法：迁移学习是一种通过利用源领域的知识来改善目标领域任务性能的方法。

在情感分析中，可以使用在大规模语料库上预训练的深度学习模型，将其迁移到情感分析任务中。

通过迁移学习，可以提高情感分析模型在小规模数据集上的性能。

如何使用前馈神经网络进行情感分析任务(六)

情感分析是指通过分析文本中的情感色彩，判断出作者的情感倾向。

这一任务在自然语言处理领域具有重要的应用价值，可以帮助企业了解用户对其产品或服务的感受，也可以用于舆情监控和市场调研。

前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是一种常用的深度学习模型，在情感分析任务中也有广泛的应用。

本文将介绍如何使用前馈神经网络进行情感分析任务。

### 数据预处理在进行情感分析任务之前，我们首先需要对文本数据进行预处理。

预处理的步骤包括分词、去除停用词、将文本转换为词向量等。

分词可以使用现成的工具库，如jieba中文分词库，nltk英文分词库等。

去除停用词可以帮助我们去除一些对情感分析无用的词语，比如“的”、“了”、“是”等。

将文本转换为词向量可以使用词袋模型（Bag of Words）或者词嵌入模型（Word Embedding），将文本转换为数值化的表示形式，以便于模型进行处理。

### 构建前馈神经网络模型在数据预处理完成之后，我们可以开始构建前馈神经网络模型。

前馈神经网络是一种最简单的深度学习模型，由输入层、隐藏层和输出层组成。

我们可以使用词向量作为输入，将其传入隐藏层进行处理，最终得到情感分类的结果。

隐藏层可以使用全连接层或者卷积层等。

在隐藏层之后通常会加上激活函数，如ReLU函数，以增加模型的非线性拟合能力。

输出层可以使用softmax函数，将模型的输出转换为各个情感类别的概率分布。

### 模型训练与优化构建好前馈神经网络模型之后，我们需要对其进行训练和优化。

训练模型可以使用常见的优化算法，如随机梯度下降（SGD）、Adam等。

在训练过程中，我们需要将数据分为训练集和测试集，以便于评估模型的性能。

可以使用交叉验证等方法，来选择模型的超参数，如学习率、隐藏层节点数等。

在训练过程中，还可以使用一些正则化技术，如Dropout、L1/L2正则化等，来减少模型的过拟合现象。

### 模型评估与应用在模型训练完成之后，我们需要对其进行评估，并应用到实际的情感分析任务中。

基于深度神经网络的情感分析技术

基于深度神经网络的情感分析技术随着互联网时代的不断变革，人们对于信息的需求和获取方式也逐渐发生了改变。

在这个信息爆炸的时代中，我们如何从海量的信息中快速捕捉到对我们有用的信息？如何从用户的评论、文章、微博等文本数据中抽取出有价值的信息？情感分析技术，就是其中一个重要的解决方案之一。

而基于深度神经网络的情感分析技术，正是当前最为先进的情感分析技术之一。

1. 情感分析技术概述情感分析，也叫做意见挖掘、情绪分析，是一种针对文本、语音、图像等数据进行情感判断的技术。

其目的是通过自然语言处理和大数据分析的手段，对文本中蕴含的情感信息进行评价和分析，从而判断出该文本的情感倾向。

情感分析技术广泛应用于商业、政治、社交等领域。

比如，在商业领域中，企业可以通过分析客户的评论、留言等信息，了解消费者对其产品或服务的满意度和需求，从而制定更有针对性的营销策略。

在政治领域中，政府机构可以通过分析民众在社交媒体上的意见、看法等信息，了解民意，为政策制定提供参考。

2. 深度神经网络技术深度神经网络技术，是一种采用人工神经网络进行深度学习的算法。

它是当前最为先进的机器学习算法之一，具有非常强大的数据处理和分析能力。

深度神经网络技术的核心就是“神经元”。

神经元是一种处理数据的基本单元，可以接收多个输入信号，并通过激活函数产生输出结果。

通过将多个神经元按照一定的层次结构组合在一起，形成一个深度神经网络，可以实现对大量文本、语音、图像等数据的有效处理和分析。

3. 基于深度神经网络的情感分析技术，主要包括以下几个步骤：1）数据收集。

收集用户在社交网络上的评论、微博、文章等文本数据。

2）数据预处理。

对文本数据进行分词、去除停用词、词干还原等操作，以便后续分析。

3）建立模型。

根据深度学习算法的原理和模型架构，建立情感分析模型并对其进行训练。

4）情感分析预测。

使用训练好的模型对新的文本数据进行情感分析预测，并给出该文本的情感倾向。

基于深度神经网络的情感分析技术，相较于传统的情感分析技术，具有以下几个优点：1）更加准确。

如何使用前馈神经网络进行情感分析任务(Ⅲ)

情感分析是自然语言处理领域的一个重要任务，它旨在从文本中识别出作者的情感倾向，如积极、消极或中性。

前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是一种常用的神经网络模型，它可以用于情感分析任务。

本文将介绍如何使用前馈神经网络进行情感分析，并探讨该方法的优缺点以及一些实际应用场景。

前馈神经网络是一种由多个神经元组成的网络结构，其中每个神经元都与上一层的所有神经元相连，且没有循环连接。

在情感分析任务中，我们可以使用前馈神经网络来处理文本数据，将文本转化为数值型特征，并通过网络的学习过程来预测文本的情感倾向。

首先，我们需要将文本数据进行预处理，包括分词、去除停用词、进行词性标注等操作。

然后，我们可以使用词嵌入（Word Embedding）的方法将文本转化为密集向量表示，这可以帮助网络更好地理解文本的语义信息。

接下来，我们可以将这些向量作为输入，构建一个前馈神经网络模型来进行情感分析。

在构建神经网络模型时，我们可以使用多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）结构，它由一个输入层、多个隐藏层和一个输出层组成。

每个隐藏层都包含多个神经元，通过权重和偏置的组合对输入数据进行非线性变换。

输出层的神经元数通常等于情感类别的数量，例如积极、消极和中性三类情感，则输出层有三个神经元。

通过训练数据，我们可以利用反向传播算法来不断调整网络的权重和偏置，使得网络的输出尽可能接近真实情感标签。

使用前馈神经网络进行情感分析有一些优点。

首先，前馈神经网络可以处理非线性关系，能够更好地捕捉文本数据中的复杂关联。

其次，通过调整网络结构和参数，前馈神经网络可以适应不同的情感分析任务，具有一定的灵活性。

此外，前馈神经网络在处理大规模数据时具有较好的性能，可以通过并行计算来加速训练过程。

然而，使用前馈神经网络进行情感分析也存在一些挑战和局限性。

首先，前馈神经网络很容易受到过拟合的影响，需要通过正则化、dropout等方法来避免模型在训练集上表现良好但在测试集上表现较差。

基于卷积神经网络的中文文本情感分析

基于卷积神经网络的中文文本情感分析中文文本情感分析是自然语言处理领域中的一个重要任务，旨在通过分析文本中的情感信息，识别并理解作者在表达情感方面的倾向和态度。

近年来，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的中文文本情感分析方法得到了广泛关注和应用。

本文将介绍基于CNN的中文文本情感分析的原理、主要方法以及应用领域。

首先，我们将介绍卷积神经网络的基本原理。

CNN是一种深度学习模型，专门用于处理具有网格结构的数据，例如图像和文本。

该模型通过在文本上进行卷积操作和池化操作，可以有效地捕捉文本中的局部特征，并将其融合为全局特征表示。

然后，通过连接全连接层和softmax层，可以实现对文本情感的分类和预测。

基于CNN的中文文本情感分析主要包括以下几个步骤。

首先，对中文文本进行预处理，包括分词、去停用词等。

然后，将预处理后的文本转换为词嵌入表示，常用的方法有word2vec和GloVe。

接下来，构建CNN模型，包括卷积层、池化层和全连接层。

在卷积层中，通过使用多个不同大小的卷积核对文本进行卷积操作，捕捉不同长度的特征。

池化层用于降低特征的维度并保留关键信息。

全连接层将池化层的输出与情感类别相连接，并使用softmax函数进行分类预测。

最后，通过训练集对模型进行训练，并通过验证集进行模型的选择和调参。

值得注意的是，卷积神经网络在中文文本情感分析中的应用还面临一些挑战。

首先，中文文本的特点是具有较长的句子长度和语义复杂性，因此需要设计适合的卷积核大小和池化策略来提取有效的特征。

其次，中文语言中存在大量的歧义和复杂性，对于一些含有多种情感倾向的文本，如何准确地进行情感分类仍然是一个难题。

此外，由于情感分析涉及到主观感受的判断，不同人对同一段文本可能有不同的情感倾向，所以在构建训练集和验证集时需要注重数据的标注一致性。

基于CNN的中文文本情感分析已经在多个领域得到了广泛应用。

基于CNN的情感分析(文本二分类)

基于CNN的情感分析（文本二分类）在自然语言处理领域中，情感分析是一项重要的任务。

情感分析的目标是根据给定的文本判断出其中的情感倾向，通常划分为正面情感和负面情感两类。

为了解决情感分析问题，深度学习算法中的卷积神经网络（CNN）被广泛应用。

本文将探讨如何基于CNN进行情感分析。

CNN是一种经典的深度学习模型，多用于图像处理任务，但也可以用于文本分类等自然语言处理任务。

CNN的主要优势是可以从输入数据中学习到局部特征，并进行特征组合和抽象，从而得到表示丰富的特征表达，有助于提高分类任务的准确性。

在情感分析任务中，我们需要对文本数据进行预处理，包括去除停止词、分词、将单词映射为向量等。

其中，将单词映射为向量是非常关键的一步。

常用的方法是使用词嵌入技术（如Word2Vec）将单词表示为稠密向量，从而能够保留单词的语义信息。

接下来，我们将介绍如何构建基于CNN的情感分析模型。

首先，我们需要定义一个卷积神经网络的结构。

该结构通常包括多个卷积层、池化层和全连接层。

在卷积层中，我们通过使用不同大小的滤波器来提取不同尺寸的特征。

这些特征通过滑动窗口来进行卷积操作，并通过激活函数（如ReLU）进行非线性转换。

这样可以得到一系列的特征图，其中每个特征图对应一个特定的特征。

接下来，在池化层中，我们使用最大池化或平均池化的方式对特征图进行降维。

这样可以保留主要特征并减少模型的参数数量。

最后，在全连接层中，我们将池化得到的特征进行扁平化，并通过一个或多个全连接层进行分类。

最后一层的激活函数通常使用softmax，以获得概率分布。

在训练过程中，我们需要定义损失函数和优化算法。

对于情感分析任务，常用的损失函数是交叉熵损失函数。

优化算法可以选择随机梯度下降（SGD）或Adam等算法。

在模型训练完成后，我们可以使用该模型对新的文本数据进行情感分析预测。

对于二分类任务，我们选择概率最大的类别作为预测结果。

总结起来，基于CNN的情感分析模型可以通过学习文本数据中的局部特征来进行情感判断。

基于神经网络的情感分析模型的实现

基于神经网络的情感分析模型的实现情感分析是自然语言处理领域的一个热门研究方向。

它可以帮助我们从大量的文本数据中提取出情感信息，进而为商业决策、品牌管理、舆情监控等提供有力的支持。

基于神经网络的情感分析模型是目前最为流行的方法，本篇文章将从数据预处理、模型设计、训练调优等方面对其实现做详细介绍。

1. 数据预处理数据预处理是情感分析模型的第一步，它的目的是将原始文本转化成适合神经网络模型处理的形式。

具体而言，它包括以下几个步骤：1.1 分词分词是将连续的文本序列切分成单独的词汇的过程。

在中文中，由于缺少像空格这样的分隔符号，所以需要使用专门的中文分词器来进行分词。

常用的中文分词器有jieba、THULAC、StanfordNLP等。

分词之后，每个词汇被赋予了一个唯一的编号，便于之后的数值化表示。

1.2 去停用词停用词是指在文本中出现频率极高、但对文本语义没有贡献的词汇，比如“的”、“是”等。

在情感分析中，通常将它们从文本中去掉，以便更好地凸显文本中的主要信息。

去停用词可以通过手动定义停用词表或使用已有的停用词库来实现。

1.3 构建词表词表是将所有出现过的词汇按照编号形成的一个列表，它是神经网络中常用的数值化表示方式。

在构建词表时，可以根据词频或其他指标对词汇进行排序，选取出现次数较多的词汇作为词表的一部分。

需要注意的是，由于词汇量通常很大，所以要限制词表的大小，以免无法处理。

1.4 数值化表示将文本进行数值化表示是神经网络模型输入的关键步骤。

目前最为常用的表示方法是词袋模型，它将一段文本转化为一个固定长度的向量。

具体而言，词袋模型假设文本中每个词汇都是独立的，将每个词汇的出现次数作为一个特征，每个文本样本对应一个词频向量。

此外，还有基于TF-IDF、word2vec等方法的数值化表示，需要根据实际情况进行选择。

2. 模型设计情感分析模型的核心是神经网络模型，目前常用的模型有卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)等。

基于神经网络的情感识别算法在用户情感分析中的应用

基于神经网络的情感识别算法在用户情感分析中的应用概述：情感分析是一种通过分析文本或语音数据中的情感信号来识别和理解人类情感状态的技术。

在大数据时代，准确的情感分析对于企业、政府和个人来说都具有重要的意义。

基于神经网络的情感识别算法是近年来发展迅猛的一种技术，它利用深度学习的方法从海量数据中捕捉情感信号，为用户情感分析提供了更准确、高效的解决方案。

一、基于神经网络的情感识别算法简介基于神经网络的情感识别算法是一种使用深度学习模型从文本或语音数据中自动识别和分析情感的方法。

与传统的基于规则或词典的方法相比，神经网络可以自动学习特征表示并适应不同的情感状态，从而提高情感分析的准确性和普适性。

在基于神经网络的情感识别算法中，一般使用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）来提取文本或语音数据中的情感特征。

随着深度学习的发展，一些改进的模型如长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制等也被应用于情感识别任务中，进一步提升了算法的性能。

二、基于神经网络的情感识别算法的优势1.准确性提升：神经网络能够自动学习数据中的特征表示，相较于传统的人工规则或词典，可以更准确地捕捉情感信号。

神经网络的深层结构还能够处理复杂的情感信息，提高算法的识别能力。

2.适应性强：传统方法在不同领域或不同语境下的效果常常不稳定，需要手动调整参数或规则。

而基于神经网络的情感识别算法能够根据训练数据自适应地学习情感特征，具有更好的普适性。

3.效率提高：神经网络的并行计算能力和分布式训练技术使得算法在大规模数据上的处理速度大幅提升，为实时或近实时的情感分析提供了可能。

三、基于神经网络的情感识别算法在用户情感分析中的应用1.社交媒体和舆情监测：随着社交媒体的普及，人们在社交平台上表达情感的数据不断增加。

利用基于神经网络的情感识别算法，可以快速、准确地分析用户在社交媒体上的情感状态，帮助企业和政府了解用户的偏好、态度和反馈。

2.产品和服务改进：通过对用户反馈和评论的情感分析，企业可以了解用户对产品和服务的评价和需求，及时进行改进和优化。

基于深度学习的情感分析研究

基于深度学习的情感分析研究Introduction情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理领域的一个研究方向，主要是对文本、语音、图像等数据中的情感信息进行分类、提取和分析，是对人类语言和思考的模拟过程。

情感分析在商业、政治、社交、文化等领域都有着重要的应用价值。

本文将探讨基于深度学习的情感分析技术的研究。

Background传统的情感分析方法主要基于规则、词典、机器学习等技术，但是这些方法依赖人工特征工程，缺乏对高维稀疏数据的表达能力。

深度学习技术具有自动学习特征的能力，能够有效地解决特征选择和文本表示问题，因此被广泛应用于情感分析领域。

Deep Learning for Sentiment Analysis1. 基于卷积神经网络（CNN）的情感分析卷积神经网络是自然语言处理领域应用最为广泛的深度学习模型之一。

CNN模型主要通过卷积操作、池化操作和全连接层等方法进行特征提取和分类。

对于情感分析任务，CNN模型将文本转化为单词/字符向量，通过卷积运算提取出不同长度的特征，再经过池化操作和全连接层进行分类。

CNN模型具有参数少、计算快、模型训练容易等优点，但是需要人工定义卷积核大小、池化方式等超参数。

2. 基于长短时记忆网络（LSTM）的情感分析长短时记忆网络是一种适用于序列数据处理的深度学习模型。

LSTM模型主要通过门机制（遗忘门、输入门、输出门）实现对序列数据的记忆和遗忘，避免了传统RNN模型中的梯度消失/爆炸问题。

对于情感分析任务，LSTM模型将文本转化为单词/字符向量序列，通过LSTM模型实现对序列数据的建模和分类。

LSTM 模型能够对长序列建模，并且能够学习到长期依赖信息，但是需要考虑模型训练的梯度消失问题。

3. 基于双向LSTM的情感分析双向LSTM模型是一种结合了前向和后向LSTM的深度学习模型。

对于情感分析任务，双向LSTM模型能够同时考虑前文和后文信息，并结合门机制实现了对序列数据的建模和分类。

基于深度学习的情感分析技术研究

基于深度学习的情感分析技术研究基于深度学习的情感分析技术研究1. 研究主题情感分析技术是领域中一个重要的研究方向。

人类的情感表达是非常复杂的，传统的基于规则的方法无法很好地解决这个问题。

深度学习作为一种强大的机器学习方法，具有很高的表达能力和泛化能力，被广泛应用于情感分析任务中。

本研究的主题是基于深度学习的情感分析技术研究。

2. 研究方法为了解决情感分析问题，本研究采用了以下方法：2.1 数据收集与预处理我们需要收集大规模的带有情感标签的文本数据集。

可以通过网络爬虫自动从互联网上获取大量的文本数据，并对这些数据进行人工标注。

在进行数据标注时，可以使用情感词典和情感规则进行辅助标注。

接下来，对收集到的数据进行预处理，包括分词、去除停用词、词干化等操作，以便后续模型的输入。

2.2 模型构建本研究采用了卷积神经网络（CNN）作为情感分析模型的基本框架。

CNN在计算机视觉任务中取得了很大的成功，近年来也被应用于自然语言处理任务中。

我们设计了一个多层卷积神经网络，结合了不同大小的卷积核和最大池化操作，以捕捉文本中的局部特征。

在卷积层之后，我们使用全连接层将特征映射到情感分类的目标维度，并采用softmax函数进行分类。

2.3 训练与优化在模型构建完毕后，我们使用标注的数据集对模型进行训练。

训练过程中，我们使用交叉熵损失函数来度量模型预测结果与真实标签之间的差异。

为了提高模型的泛化能力和避免过拟合，我们采用了随机梯度下降（SGD）优化算法，并引入了正则化技术，如L2正则化。

我们还可以使用自适应学习率的策略，如动量法和学习率衰减。

3. 模型分析与结果呈现为了验证我们提出的基于深度学习的情感分析模型的有效性，我们进行了一系列实验，并对实验结果进行了分析。

在实验中，我们使用了常见的情感分类数据集，如IMDb电影评论数据集和Twitter情感分析数据集。

实验结果表明，我们的模型在准确率、召回率和F1值等指标上取得了优秀的表现，超过了传统的机器学习方法和其他深度学习模型。

如何使用前馈神经网络进行情感分析任务(九)

情感分析是一项重要的自然语言处理任务，它旨在从文本中识别和理解情感，包括正面、负面和中性情感。

在当今社交媒体和电子商务的高度发达的环境下，情感分析成为了企业和个人了解公众情感和市场趋势的重要工具。

在这个背景下，前馈神经网络作为一种强大的机器学习工具，被广泛应用于情感分析任务中。

本文将探讨如何使用前馈神经网络进行情感分析任务。

1. 数据准备在进行情感分析任务之前，首先需要准备好相应的文本数据。

这些数据可以是从社交媒体、新闻网站、电子商务平台等不同来源中抓取得到的文本内容。

在准备数据时，需要进行文本清洗和预处理工作，包括分词、去除停用词、词干提取等操作，以便将文本数据转化为适合神经网络处理的形式。

2. 构建前馈神经网络模型构建前馈神经网络模型是进行情感分析任务的关键步骤。

前馈神经网络是一种最为基础的神经网络模型，由输入层、隐藏层和输出层组成。

在情感分析任务中，输入层通常表示文本数据中的词语或者词嵌入向量，隐藏层可以是一层或者多层的全连接层，输出层通常是用于分类的softmax层或者sigmoid层。

通过调整神经网络的结构和参数，可以训练出适合进行情感分析的模型。

3. 词嵌入在构建前馈神经网络模型时，词嵌入是一个非常重要的步骤。

词嵌入可以将词语映射到一个低维稠密向量空间中，这样可以更好地表示词语之间的语义关系。

在情感分析任务中，词嵌入可以帮助神经网络更好地理解文本数据，提高模型的性能。

常用的词嵌入模型包括Word2Vec、GloVe和FastText等。

4. 模型训练与优化在构建好前馈神经网络模型之后，需要对模型进行训练和优化。

训练过程中可以使用反向传播算法和随机梯度下降等方法来优化模型参数，使得模型在训练集上达到更好的性能。

此外，可以通过调整学习率、正则化、批量大小等超参数来进一步提升模型的性能。

5. 情感分析与预测经过模型训练和优化之后，可以将训练好的前馈神经网络模型应用于情感分析任务中。

对于给定的文本数据，模型可以输出该文本所含有的情感类别，比如正面、负面或者中性情感。