基于迁移学习的情感分析算法的研究与实现
开题报告范文基于机器学习的情感分析算法研究
开题报告范文基于机器学习的情感分析算法研究开题报告范文基于机器学习的情感分析算法研究一、研究背景和目的情感分析是自然语言处理领域的一个重要研究方向。
借助机器学习技术，可以对文本中的情感倾向进行准确的判断和分类。
本研究旨在探索并研究基于机器学习的情感分析算法，以提高情感分析的准确性和效率。
二、研究内容和方法1. 数据收集我们将从互联网上收集大规模的文本数据，包括社交媒体评论、新闻报道、产品评价等，用于训练和测试情感分析算法。
2. 特征提取基于机器学习的情感分析算法需要将文本数据转换为可被算法处理的特征向量。
我们将采用词袋模型或者词嵌入技术来提取文本特征。
3. 模型选择与训练我们将尝试使用各种机器学习算法，如朴素贝叶斯分类器、支持向量机、随机森林等，对提取的特征进行训练和建模，并选择最优的模型用于情感分析。
4. 模型评估与优化我们将采用交叉验证等方法评估所建模型的性能，并根据评估结果对算法进行优化和改进，以提高情感分析的准确性和鲁棒性。
5. 实验结果分析通过实验，我们将对算法的性能进行评估，并与已有的情感分析方法进行对比分析，从而验证所提出的基于机器学习的情感分析算法的有效性。
三、预期研究成果1. 提出一种基于机器学习的情感分析算法，能够准确地分析文本中的情感倾向。
2. 在各类文本数据上进行广泛的实验评估，并与已有方法进行对比分析。
3. 通过改进和优化，进一步提高情感分析算法的准确性和实用性。
四、研究计划与进度安排1. 数据收集和预处理阶段：- 收集并整理各类文本数据，构建数据集。
- 对数据进行预处理和清洗，提取有用的特征。
2. 模型选择与训练阶段：- 尝试各类机器学习算法，选择较优算法进行训练和建模。
- 利用训练好的模型对测试集进行情感分析，评估算法的性能。
3. 模型优化与改进阶段：- 根据评估结果对算法进行优化和改进。
- 针对不同情感分析场景，设计相应的改进策略。
4. 实验结果分析与论文撰写阶段：- 对实验结果进行详细的分析和总结。
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基于规则的方法：基于语言学和心理学知识构建规则，对文本进行情感分类。
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《基于迁移学习的脑电情感识别研究》范文
《基于迁移学习的脑电情感识别研究》篇一一、引言情感识别在人工智能领域具有重大意义，它不仅能够加深人与机器的交流和理解，而且还可以用于健康管理，尤其是脑电信号的识别和分析。
在各种情绪下，人类的脑电活动都会发生特定的变化，这些变化为情感识别提供了基础。
近年来，基于脑电信号的情感识别技术发展迅速，尤其是在迁移学习等新技术的引入下，脑电情感识别的准确率得到了显著提高。
本文将详细介绍基于迁移学习的脑电情感识别研究。
二、研究背景随着人工智能和神经科学的深入发展，脑电情感识别技术越来越受到关注。
脑电信号是一种重要的生理信号，它能够反映人的情感状态。
然而，由于个体差异、环境干扰等因素的影响，脑电信号的识别和分析一直是一个挑战。
近年来，迁移学习等新技术的引入为这一领域带来了新的突破。
三、迁移学习在脑电情感识别中的应用迁移学习是一种有效的机器学习方法，它通过在源领域的知识学习来提高目标领域的性能。
在脑电情感识别中，迁移学习可以通过利用已有的知识库（如公共数据集）来提高对特定个体或特定情境下的脑电信号的识别能力。
具体来说，我们可以先在公共数据集上训练一个预训练模型，然后将其迁移到具体的脑电情感识别任务中。
这样可以在一定程度上克服个体差异和环境干扰的影响，提高识别准确率。
四、研究方法本文提出了一种基于迁移学习的脑电情感识别方法。
首先，我们选取了一个公共的脑电信号数据集作为源领域进行预训练。
在这个数据集中，我们使用深度学习技术构建了一个卷积神经网络模型（CNN）。
然后，我们将该模型迁移到具体的情感识别任务中。
为了更好地适应目标领域的特性，我们对模型进行了微调（fine-tuning），以实现最佳的识别效果。
此外，我们还使用了数据增强技术来增加模型的泛化能力。
五、实验结果与分析我们在多个实验中验证了基于迁移学习的脑电情感识别的有效性。
实验结果表明，通过迁移学习和模型微调，我们可以在一定程度上提高脑电情感识别的准确率。
此外，我们还发现数据增强技术可以有效地提高模型的泛化能力。
基于深度学习的文本情感分析与情绪识别技术研究
基于深度学习的文本情感分析与情绪识别技术研究随着社交媒体和互联网的普及，人们在日常生活中产生了大量的文本数据，其中蕴含着丰富的情感和情绪信息。
对于企业和个人而言，准确把握用户态度和情绪可以帮助他们做出更好的决策和改善用户体验。
因此，基于深度学习的文本情感分析与情绪识别技术正在逐渐成为一个热门研究领域。
1. 文本情感分析技术文本情感分析旨在自动识别和分类文本中所承载的情感极性，即判断文本是正向的（积极情感）还是负向的（消极情感）。
深度学习技术在文本情感分析中取得了显著的成果。
典型的模型包括卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）。
CNN模型可以捕捉文本中的局部特征，而LSTM模型则能够建模文本中的时序信息。
这些模型结合了文本词汇的分布信息和上下文语境，能够更准确地判断文本情感。
此外，词嵌入技术也是文本情感分析中重要的组成部分。
词嵌入可以将文本转换成向量表示，使得模型能够更好地处理文本数据。
Word2Vec和GloVe是常用的词嵌入算法，它们通过训练大规模的语料库来得到单词的向量表示。
词嵌入将语义相似的单词映射到相近的向量空间中，从而提高了文本情感分析的准确性。
2. 情绪识别技术与情感分析类似，情绪识别旨在自动识别和分类文本中所表达的情绪类别。
不同于情感分析仅关注文本的正负情感极性，情绪识别关注文本中的具体情绪类别，如喜悦、愤怒、悲伤等。
深度学习技术对于情绪识别也能够发挥重要作用。
情绪识别的关键在于构建合适的情绪类别标签集和对应的深度学习模型。
一种常见的方法是使用带标签的大规模文本数据集，通过有监督学习的方式训练情绪分类模型。
同时，也可以采用迁移学习的思想，将已经训练好的模型在其他情绪识别任务上进行微调。
此外，多模态学习也是一种有效的方法，通过结合文本和其他媒体数据（如图像、音频等）来提高情绪识别的准确性。
3. 应用与挑战基于深度学习的文本情感分析与情绪识别技术已经在许多领域得到了广泛应用。
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。
基于机器学习的情感分析算法研究及应用
基于机器学习的情感分析算法研究及应用一、引言随着互联网的快速发展，网上信息的爆炸式增长，人们在日常生活和工作中难免会遇到大量的文字和语音信息，其中包含了丰富的情感信息。
情感分析作为自然语言处理的一部分，在分析网上用户的评论、社交媒体上的发帖等方面具有广泛的应用。
本文主要研究基于机器学习的情感分析算法，并且探讨其在实际应用中的效果和应用场景。
二、机器学习模型机器学习将大量的数据输入到模型中进行学习，并通过这些学习得到一个预测模型。
在情感分析中，有监督学习和无监督学习是最常用的两种方法。
在有监督学习中，训练数据集被预先标记好，模型学习如何根据输入来分类输出。
在无监督学习中，没有预先标记好的训练数据集，模型可以自动发现数据集中的类别，但这种方法相对存在一些限制。
常见的机器学习模型包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和神经网络等。
其中，支持向量机和随机森林在训练小规模数据集时表现较为优秀，在大规模数据集上使用神经网络会更好一些。
三、情感分析算法的特点情感分析算法是一种针对自然语言处理，以及处理大量、复杂信息的算法。
其主要特点如下：1. 类别多样性：情感分析算法主要分为两种类型，一种是二分类问题，也就是对于每条文本给出“正面”和“负面”两种评价；另一种是多分类问题，可以根据具体情况分为三种或更多的类别。
2. 特征重要性：选择正确的特征是情感分析算法中一个重要的问题。
在机器学习中，特征的选择对于算法的性能具有决定性的作用。
3. 数据集的标记：在有监督学习中，需要有一个标记好的数据集，这对于算法的性能有着非常重要的影响。
四、情感分析算法的优缺点一方面，情感分析算法实现了自动化的情感分析，提高了分析效率，减轻了专业人员在大量文本分析时的工作量。
此外，情感分析算法可以分析大量的文本数据，并针对情感躁动的时代，获取更正面和更负面的情感指数，进一步帮助企业观察市场的趋势，而且在竞争激烈的市场上也具有一定的优势。
基于深度学习的多模态情感分析技术研究
基于深度学习的多模态情感分析技术研究摘要：情感分析是一项关键的自然语言处理任务，用于提取和理解人类表达的情感成分。
然而，情感的表达不仅仅局限于文本，还可以通过图像、语音和视频等多种模态来传递。
本文旨在研究基于深度学习的多模态情感分析技术，从而能够更好地理解和解释人类情感内容。
引言：随着社交媒体和互联网的普及，大量的文本数据和多模态数据涌现出来。
人们在日常生活中不仅使用文字表达自己的情感，还通过照片、视频和语音等形式来传递情感信息。
因此，对于多模态情感的分析变得愈发重要。
基于深度学习的情感分析技术因其出色的性能和自动特征提取能力，已经成为当前研究中备受关注的领域。
1. 深度学习在情感分析中的应用深度学习已经在自然语言处理领域取得显著成果，并在情感分析任务中被广泛应用。
通过构建深度神经网络模型，可以有效地从文本中提取情感特征，并进行情感倾向性的预测。
同时，深度学习还能够实现情感分类、情感强度分析和情感目标识别等多个子任务，极大地拓展了情感分析的研究领域。
2. 多模态情感分析的挑战多模态情感分析面临着一些挑战。
首先，如何融合不同模态的信息是一个关键问题。
不同模态的数据具有各自的特点和表达方式，如何将这些信息进行有效的融合，构建具有综合性情感理解的系统，是一个具有挑战性的任务。
另外，多模态数据的标注工作也是一个复杂而耗时的过程，需要考虑到数据量大、标注标准不一致等问题。
3. 基于深度学习的多模态情感分析方法为了解决多模态情感分析的挑战，研究人员提出了一系列基于深度学习的方法。
其中，深度神经网络模型被广泛应用于多模态情感分析任务中。
通过联合训练和特征融合，这些模型能够同时处理文本、图像、语音和视频等多种模态数据，并提取出其情感特征。
此外，一些研究还探索了增强学习和迁移学习等方法，以提高多模态情感分析的性能。
4. 多模态情感分析的应用领域多模态情感分析技术具有广泛的应用前景。
在社交媒体中，通过分析用户发布的文本、图片和视频等数据，可以更好地理解用户的情感需求。
基于深度学习的多模态情感识别与分析研究
基于深度学习的多模态情感识别与分析研究多模态情感识别和分析是一项具有挑战性的任务，它涉及多种模态（例如文本、图像和音频）中情感的自动识别和理解。
随着社交媒体和数字媒体的快速发展，人们表达情感的方式变得愈加多样化，因此，开发出能够自动理解和识别这些情感的系统对于理解人类情感和行为具有重要意义。
同时，深度学习技术的快速发展为多模态情感识别和分析提供了强大的工具。
多模态情感识别主要包括情感分类和情感分析两个方面。
情感分类旨在将不同模态中的文本、图像和音频等信息分类为不同的情感类别，如喜悦、悲伤和愤怒等。
而情感分析则旨在从多模态数据中提取情感特征，并进行情感强度分析和情感迁移等研究。
基于深度学习的多模态情感识别方法在最近的研究中取得了显著的进展。
首先，使用深度学习技术构建的深度神经网络能够自动学习和提取多模态数据中的特征。
例如，基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的深度模型能够有效地处理图像和文本数据。
其次，深度学习还能够通过端到端的训练方式，将不同模态的特征进行融合和联合建模，提高情感识别的效果。
例如，多模态融合的深度神经网络可以将文本、图像和音频数据进行联合学习，从而更好地理解和识别情感。
另外，使用长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和注意力机制等深度学习模型可以捕捉多模态数据中的时序信息，进一步提升情感识别的效果。
在多模态情感分析方面，深度学习方法能够有效地从多模态数据中提取情感特征。
例如，通过使用卷积神经网络从图像和视频中提取视觉特征，再结合文本数据通过RNN进行联合建模，可以实现对多模态数据中情感的分析。
此外，通过使用自动编码器和生成对抗网络等深度学习模型，可以进一步提高多模态情感分析的结果。
除了传统的多模态情感识别和分析，一些研究还探索了情感迁移和情感生成等领域。
情感迁移旨在将一种模态中的情感转移到另一种模态中，例如从文本到图像的情感迁移。
这种研究对于情感表达的多样化和艺术创作具有重要意义。
跨领域迁移学习在情感分析中的应用
跨领域迁移学习在情感分析中的应用情感分析是一种通过计算机算法和技术来识别和分析文本中的情感和情绪的方法。
它在许多领域中都有广泛的应用，如社交媒体分析、市场调研、舆情监测等。
然而，传统的情感分析方法通常需要大量标注好的训练数据，这在某些领域中是非常昂贵和耗时的。
而跨领域迁移学习作为一种解决方案，可以通过利用已有数据集中学到的知识来改善在目标领域上的性能。
跨领域迁移学习是指将从源领域获取到的知识应用于目标领域上。
源领域通常是指已经有大量标注好数据集可供使用来训练模型并取得较好性能表现的领域，而目标领域则是指需要进行情感分析但缺乏大量标注好数据集来训练模型并取得较好性能表现的新兴或者小众领域。
跨领域迁移学习可以通过多种方式进行实现。
其中一种常见方法是使用预训练模型。
预训练模型是在大规模数据集上进行训练的模型，通常是通过无监督学习的方式进行训练。
这些预训练模型可以学习到通用的语义表示，可以在不同领域上进行迁移学习。
在情感分析中，可以使用预训练的语言模型来提取文本中的情感信息，并将其用于目标领域上。
另一种常见的跨领域迁移学习方法是通过特征选择和特征转换来实现。
特征选择是指从源领域中选择与目标领域相关的特征，以提高在目标领域上的性能。
特征转换则是通过将源领域中已有数据集中学到的知识应用于目标领域上，从而提高性能。
跨领域迁移学习在情感分析中有着广泛应用和研究价值。
一方面，它可以减少对大量标注好数据集的依赖，并降低情感分析模型开发和部署的成本和时间。
另一方面，它可以提高情感分析在新兴或小众领域上的性能表现，并拓宽其应用范围。
然而，跨领域迁移学习也面临一些挑战和限制。
首先，源领域和目标领域之间的差异会对迁移学习的性能产生影响。
如果源领域和目标领域之间差异太大，迁移学习可能会导致性能下降。
因此，在进行跨领域迁移学习时，需要仔细选择源领域和目标领域，并进行适当的特征选择和特征转换。
其次，跨领域迁移学习还需要充分考虑数据集的质量和数量。
基于深度学习的文本情感分析与用户评论情绪识别研究
基于深度学习的文本情感分析与用户评论情绪识别研究文本情感分析与用户评论情绪识别是基于深度学习的研究领域之一，它通过分析文本内容来识别情感倾向和用户评论的情绪状态。
这项研究对于企业、品牌和市场调研等领域具有重要意义。
本文将介绍深度学习在文本情感分析和用户评论情绪识别中的应用和研究进展。
一、文本情感分析文本情感分析是通过分析文本的情感倾向来评估文本的情感状态。
深度学习作为一种强大的机器学习方法，可以自动从大量的文本数据中学习情感表达和情感分类的模式。
在文本情感分析研究中，深度学习模型通常结合自然语言处理技术进行情感分类。
这些模型可以通过学习大规模的标注文本数据，自动提取文本特征，并根据这些特征对文本进行情感分类。
在实际应用中，文本情感分析有多种不同的任务，包括情感倾向分类、情感强度检测和情感时间序列分析等。
其中，情感倾向分类是最常见的任务，它将文本划分为积极、中性或消极等情感类别。
深度学习在情感倾向分类中取得了显著的成果。
研究者们提出了许多基于深度学习的模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和转换器（Transformer）等，在情感分类任务中取得了优秀的性能。
二、用户评论情绪识别用户评论情绪识别是分析社交媒体上用户对某一特定事物或事件的评论情绪。
深度学习对社交媒体数据进行情感分析的研究可以帮助企业和品牌更好地了解用户对其产品或服务的态度和评价。
用户评论情绪识别的一项重要任务是指定评论情绪类别，例如积极、中性或消极等。
深度学习在用户评论情绪识别中的应用主要包括两个方面：特征提取和情感分类。
对于特征提取，研究者们探索了多种深度学习模型，如词嵌入、卷积神经网络和循环神经网络等。
这些模型可以从评论中提取有用的特征，例如词语的情感倾向和句子的语法结构等。
对于情感分类，研究者们开发了许多基于深度学习的模型，如长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和注意力机制等。
这些模型可以学习评论的情感特征并对其进行准确分类。
《基于说话人特征双阶段迁移学习的情感语音克隆技术研究》范文
《基于说话人特征双阶段迁移学习的情感语音克隆技术研究》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展，情感语音克隆技术已成为当前研究的热点之一。
情感语音克隆技术是指通过计算机技术，将特定个体的情感声音克隆出来并能够复制到其他个体身上，从而达到对人类情感的模仿和复制。
为了更好地实现这一目标，本文将研究基于说话人特征双阶段迁移学习的情感语音克隆技术。
首先介绍研究的背景与意义，并简述国内外在该领域的研究现状和文献综述。
二、研究背景与意义情感语音克隆技术是人工智能领域中一个重要的研究方向，其应用场景广泛，如虚拟角色、游戏互动、语音助手等。
通过对说话人的情感特征进行提取和克隆，可以更好地实现人机交互的自然性和真实性。
然而，传统的情感语音克隆技术往往只关注于声音的物理特征，而忽略了说话人的情感特征和语言习惯等重要信息。
因此，研究基于说话人特征的双阶段迁移学习情感语音克隆技术，可以更好地解决这一问题，具有重要的理论和应用价值。
三、国内外研究现状及文献综述近年来，国内外学者在情感语音克隆技术方面进行了大量研究。
传统的情感语音克隆技术主要采用基于统计的参数生成模型或深度学习模型来生成特定人的情感声音。
然而，这些方法往往存在以下问题：一是缺乏对说话人个性特征的充分表达；二是需要大量的数据和计算资源。
近年来，随着迁移学习技术的发展，一些学者开始尝试将迁移学习应用于情感语音克隆技术中。
例如，基于深度学习的迁移学习模型可以通过预训练在大量数据上获得通用的特征表示，从而更好地提取说话人的个性特征和情感特征。
此外，双阶段迁移学习也被应用于该领域中，通过在两个不同的任务之间进行迁移学习，以实现更好的性能。
四、基于说话人特征双阶段迁移学习的情感语音克隆技术研究本研究旨在通过双阶段迁移学习技术，实现对说话人个性特征和情感特征的提取和克隆。
首先，在第一阶段中，我们采用预训练的深度学习模型对大量数据进行预训练，以获得通用的特征表示。
在预训练的过程中，我们将使用各种音频数据进行训练，包括但不限于朗读型数据和对话型数据。
基于迁移学习的分层注意力网络情感分析算法
文章编号:１００１￣９０８１(２０１８)１１￣３０５３￣０４ＤＯＩ:１０.１１７７２/ｊ.ｉｓｓｎ.１００１￣９０８１.２０１８０４１３６３基于迁移学习的分层注意力网络情感分析算法曲昭伟１王㊀源１∗王晓茹２１.北京邮电大学网络技术研究院北京１００８７６ ㊀２.北京邮电大学计算机学院北京１００８７６∗通信作者电子邮箱ｗｙｕａｎ＠ｂｕｐｔ.ｅｄｕ.ｃｎ摘㊀要:文本情感分析的目的是判断文本的情感类型ꎮ传统的基于神经网络的研究方法主要依赖于无监督训练的词向量ꎬ但这些词向量无法准确体现上下文语境关系ꎻ常用于处理情感分析问题的循环神经网络(ＲＮＮ)ꎬ模型参数众多ꎬ训练难度较大ꎮ为解决上述问题ꎬ提出了基于迁移学习的分层注意力神经网络(ＴＬＨＡＮＮ)的情感分析算法ꎮ首先利用机器翻译任务训练一个用于在上下文中理解词语的编码器ꎻ然后ꎬ将这个编码器迁移到情感分析任务中ꎬ并将编码器输出的隐藏向量与无监督训练的词向量结合ꎮ在情感分析任务中ꎬ使用双层神经网络ꎬ每层均采用简化的循环神经网络结构 最小门单元(ＭＧＵ)ꎬ有效减少了参数个数ꎬ并引入了注意力机制提取重要信息ꎮ实验结果证明ꎬ所提算法的分类准确率与传统循环神经网络算法㊁支持向量机(ＳＶＭ)算法相比分别平均提升了８.７％及２３.４％ꎮ关键词:情感分析ꎻ循环神经网络ꎻ迁移学习ꎻ分布式表示ꎻ注意力机制中图分类号:ＴＰ３８９.１㊀㊀文献标志码:ＡＴｒａｎｓｆｅｒｌｅａｒｎｉｎｇｂａｓｅｄｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌａｔｔｅｎｔｉｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓＱＵＺｈａｏｗｅｉ１ＷＡＮＧＹｕａｎ１∗ＷＡＮＧＸｉａｏｒｕ２１.ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＮｅｔｗｏｒｋＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７６Ｃｈｉｎａ２.ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７６ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ Ｔｈｅｐｕｒｐｏｓｅｏｆｄｏｃｕｍｅｎｔ￣ｌｅｖｅｌｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｉｓｔｏｐｒｅｄｉｃｔｕｓｅｒｓ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔｅｘｐｒｅｓｓｅｄｉｎｔｈｅｄｏｃｕｍｅｎｔ.Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ￣ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓｒｅｌｙｏｎｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｗｏｒｄｖｅｃｔｏｒｓ.Ｈｏｗｅｖｅｒ ｔｈｅｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｗｏｒｄｖｅｃｔｏｒｓｃａｎｎｏｔｅｘａｃｔｌｙｒｅｐｒｅｓｅｎｔｔｈｅｃｏｎｔｅｘｔｕａｌｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｏｆｃｏｎｔｅｘｔａｎｄｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｔｈｅｃｏｎｔｅｘｔ.ＲｅｃｕｒｒｅｎｔＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＲＮＮ ｇｅｎｅｒａｌｌｙｕｓｅｄｔｏｐｒｏｃｅｓｓｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｐｒｏｂｌｅｍｓｈａｓｃｏｍｐｌｅｘｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｎｕｍｅｒｏｕｓｍｏｄｅｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓ.Ｔｏａｄｄｒｅｓｓｔｈｅａｂｏｖｅｉｓｓｕｅｓ ａＴｒａｎｓｆｅｒＬｅａｒｎｉｎｇｂａｓｅｄＨｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌＡｔｔｅｎｔｉｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＴＬＨＡＮＮ ｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ.Ｆｉｒｓｔｌｙ ａｎｅｎｃｏｄｅｒｗａｓｔｒａｉｎｅｄｔｏｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｔｈｅｃｏｎｔｅｘｔｗｉｔｈｍａｃｈｉｎｅｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎｔａｓｋｆｏｒｇｅｎｅｒａｔｉｎｇｈｉｄｄｅｎｖｅｃｔｏｒｓ.Ｔｈｅｎ ｔｈｅｅｎｃｏｄｅｒｗａｓｔｒａｎｓｆｅｒｒｅｄｔｏｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｔａｓｋｂｙｃｏｎｃａｔｅｎａｔｉｎｇｔｈｅｈｉｄｄｅｎｖｅｃｔｏｒｇｅｎｅｒａｔｅｄｂｙｔｈｅｅｎｃｏｄｅｒｗｉｔｈｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｖｅｃｔｏｒ.Ｔｈｅｃｏｎｔｅｘｔｕａｌｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｏｆｃｏｎｔｅｘｔｃｏｕｌｄｂｅｂｅｔｔｅｒｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄｂｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ.Ｆｉｎａｌｌｙ ａｔｗｏ￣ｌｅｖｅｌｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｎｅｔｗｏｒｋｗａｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｔａｓｋ.ＡｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄＲＮＮｕｎｉｔｃａｌｌｅｄＭｉｎｉｍａｌＧａｔｅＵｎｉｔＭＧＵ ｗａｓａｒｒａｎｇｅｄａｔｅａｃｈｌｅｖｅｌｌｅａｄｉｎｇｔｏｆｅｗｅｒｐａｒａｍｅｔｅｒｓ.Ｔｈｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｗａｓｕｓｅｄｉｎｔｈｅｍｏｄｅｌｆｏｒｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｉｍｐｏｒｔａｎｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ.Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔ ｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｉｎｃｒｅａｓｅｄｂｙａｎａｖｅｒｖａｇｅｏｆ８.７％ａｎｄ２３.４％ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅＳＶＭ .Ｋｅｙｗｏｒｄｓ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ ＲｅｃｕｒｒｅｎｔＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＲＮＮｔｒａｎｓｆｅｒｌｅａｒｎｉｎｇ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ ａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍ㊀㊀随着互联网技术的发展和社交网络的普及ꎬ越来越多的用户选择在社交网站上发表自己的观点ꎬ产生了大量的评论信息ꎬ这些评论信息表达了用户的情感色彩和情感倾向性ꎬ因此ꎬ通过对评论文本进行情感分析可以判断评论文本中的情感取向ꎬ应用于市场分析以及相关产品推荐上ꎮ１㊀相关工作文本情感分析又称为观点挖掘ꎬ利用自然语言处理㊁文本分析等方法对带有情感色彩的文本进行分析㊁处理㊁推理和归纳[１]ꎮ情感分析方法主要有基于情感词典匹配的方法以及基于机器学习的方法ꎮ随着深度学习逐渐成为自然语言处理领域研究热点ꎬ利用深度学习的方法解决情感分析问题的技术飞速发展[２]ꎮ在自然语言处理领域ꎬ例如循环神经网络(ＲｅｃｕｒｒｅｎｔＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋꎬＲＮＮ)等深度神经网络在处理情感分析问题时具有明显优势ꎮ长短期记忆网络(ＬｏｎｇＳｈｏｒｔ￣ＴｅｒｍＭｅｍｏｒｙꎬＬＳＴＭ)可以捕捉到评论语句中的长期依赖关系ꎬ从整体上理解文本的情感语义ꎬ与卷积神经网络(ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋꎬＣＮＮ)相比ꎬＲＮＮ更适合处理序列信息ꎮＬｉ等[３]研究了树结构的ＬＳＴＭ网络ꎻＣｈｏ等[４]提出了门循环单元(ＧａｔｅｄＲｅｃｕｒｒｅｎｔＵｎｉｔꎬＧＲＵ)ꎬ与ＬＳＴＭ网络相比ꎬ具有更少的参数ꎻＲａｖａｎｅｌｌｉ等[５]将一种加权循环单元应用于语音识别领域ꎬ实验结果证明该结构具有较好的语音识别效果ꎮＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机应用２０１８ ３８ １１ ３０５３－３０５６ ３０６２㊀ＩＳＳＮ１００１￣９０８１ＣＯＤＥＮＪＹＩＩＤＵ㊀２０１８￣１１￣１０ｈｔｔｐ //ｗｗｗ.ｊｏｃａ.ｃｎ㊀㊀收稿日期:２０１８￣０４￣２９ꎻ修回日期:２０１８￣０６￣２８ꎻ录用日期:２０１８￣０７￣０５ꎮ㊀㊀基金项目:国家自然科学基金资助项目(６１６７２１０８)ꎮ㊀㊀作者简介:曲昭伟(１９７０ )ꎬ男ꎬ吉林辽源人ꎬ教授ꎬ博士ꎬ主要研究方向:数据挖掘㊁人工智能ꎻ㊀王源(１９９４ )ꎬ女ꎬ吉林长春人ꎬ硕士研究生ꎬ主要研究方向:人工智能㊁深度学习ꎻ㊀王晓茹(１９８０ )ꎬ女ꎬ北京人ꎬ副教授ꎬ博士ꎬ主要研究方向:计算机视觉㊁人工智能ꎮ近年来ꎬ迁移学习逐渐成为数据挖掘领域的研究重点ꎬ即将从源领域学习到的模型或思想应用于目标领域ꎮ在计算机视觉领域ꎬ在大规模图像分类数据集(ＩｍａｇｅＮｅｔ)上训练的深度卷积神经网络[６]可以用作其他模型中的组成部分ꎬ并在一系列任务上得到出色的结果ꎮＺｈｕａｎｇ等[７]提出一种基于双编码层自编码器的监督表示的迁移学习方法ꎻＴａｎ等[８]探究了以一种称为远程域迁移学习的新型迁移学习问题ꎬ在目标域与源域完全不同的情况下实现迁移学习ꎻＬｏｎｇ等[９]提出了深度适配网络的深度迁移学习方法ꎻ吴斌等[１０]针对古代诗歌等短文本的情感分析问题提出一种基于特征扩展的迁移学习模型ꎮ在文本情感分析问题中ꎬ利用Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ[１１]和ＧｌｏＶｅ[１２]等模型进行无监督训练得到的词向量迁移到自然语言处理任务中能够提高模型的性能ꎬ但是这类无监督训练得到的词向量无法准确代表上下文关系[１３]ꎬ该问题也限制了分类模型的准确率ꎮ针对以上问题ꎬ本文提出一种基于迁移学习的分层注意力神经网络(ＴｒａｎｓｆｅｒＬｅａｒｎｉｎｇｂａｓｅｄＨｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌＡｔｔｅｎｔｉｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋꎬＴＬＨＡＮＮ)的情感分析方法ꎬ利用机器翻译模型编码器生成的词的分布式表示与ＧｌｏＶｅ模型训练的词向量相结合作为情感分析算法的输入ꎬ准确表示文本语境关系ꎬ并采用最小门单元(ＭｉｎｉｍａｌＧａｔｅＵｎｉｔꎬＭＧＵ)[１４]简化算法结构ꎬ经过大量实验证明了本文算法的分类准确率比传统算法有较大提升ꎮ２㊀基于迁移学习的文本情感分析算法２.１㊀训练ＬＳＴＭ编码器由于机器翻译任务的数据集远大于其他自然语言处理任务ꎬ本文提出的情感分析算法的第一部分是利用英语德语翻译任务训练一个ＬＳＴＭ编码器ꎮ这一步骤的目的是为了得到可以应用于文本情感分析的辅助的隐藏向量ꎬ从而提高情感分析算法的性能ꎮ这些输出的隐藏向量与ＧｌｏＶｅ训练的词向量相结合ꎬ作为情感分析部分的输入ꎮ本文所采用的机器翻译模型是基于Ｌｕｏｎｇ等[１５]的研究ꎬ待翻译的句子序列为Ｌｓ＝[ｗｓ１ꎬｗｓ２ꎬ ꎬｗｓｐ]ꎬ目标语言序列为Ｌｚ＝[ｗｚ１ꎬｗｚ２ꎬ ꎬｗｚｑ]ꎬＧｌｏＶｅ(Ｌｓ)表示待翻译句子序列预训练的ＧｌｏＶｅ向量ꎮ在进行机器翻译任务时ꎬ将ＧｌｏＶｅ(Ｌｓ)作为一个标准的双层双向编码器的输入ꎬ这个编码器的另一个重要作用是迁移到情感分析任务之前预训练词向量ꎮＬＳＴＭ编码器生成隐藏状态序列表示为:ｈｔ＝ＬＳＴＭң(ｗｓ１ꎬｗｓ２ꎬ ꎬｗｓｐ)(１) ｈｔ＝ＬＳＴＭѳ(ｗｓ１ꎬｗｓ２ꎬ ꎬｗｓｐ)(２)ｈ＾ｔ＝[ ｈｔꎬ ｈｔ](３)解码器由双层单向ＬＳＴＭ结构组成ꎬ根据前一时刻目标语言的词向量ｚｔ－１以及上下文调整的隐藏状态ｈｔ－１ꎬ解码器生成目标隐藏状态ｈｔａｒｔ:ｈｔａｒｔ＝ＬＳＴＭ([ｚｔ－１ꎻｈｔ－１]ꎬｈｔａｒｔ－１)(４)根据全局注意力模型[１４]ꎬ可变长度的对齐向量χｔ可以表示为:χｔ＝ｓｏｆｔｍａｘ(Ｗａｈｔａｒｔ)(５)然后解码器计算注意力向量 ｈｔ:ｈｔ＝ｔａｎｈ(Ｗｃ[ｃｔꎻｈｔａｒｔ])(６)其中ｃｔ定义为源隐藏状态的加权平均ꎮ最后输出单词的分布表示为:ｐ(ｗｚｔｗｚ１ｗｚ２ ｗｚｔ－１)＝ｓｏｆｔｍａｘ(Ｗｏｕｔ ｈｔ)(７)经过上述机器翻译任务的训练之后ꎬ本文得到了一个双向ＬＳＴＭ编码器ꎬ利用这个编码器得到新句子的隐藏向量ꎬ将它与传统的ＧｌｏＶｅ向量相结合ꎬ如图１所示ꎮ对于输入序列ｗꎬ后续情感分析模型的输入ｘ如式(８)所示:ｘ＝{ＧｌｏＶｅ(ｗ)ꎻ[ＬＳＴＭңｔ)ꎬＬＳＴＭѳｔ(８)图１㊀将利用机器翻译任务训练的编码器迁移到情感分类任务中Ｆｉｇ.１㊀Ｔｒａｎｓｆｅｒｅｎｃｏｄｅｒｔｒａｉｎｅｄｗｉｔｈｍａｃｈｉｎｅｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎｔｏｔｈｅｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｔａｓｋ２.２㊀情感分析任务基于Ｙａｎｇ等[１６]提出的模型ꎬ本文采用的情感分析算法具有分层结构ꎬ分为单词层和句子层ꎮ在每一层ꎬ使用一种简化的循环神经网络结构单元 最小门单元(ＭＧＵ)ꎮＭＧＵ只有一个门单元 遗忘门ꎬ将输入(重置)门合并入了遗忘(更新)门ꎬ结构图如图２所示ꎮ在ｔ时刻ꎬＭＧＵ计算当前的状态为:ｈｔ＝(１－ｆｔ)☉ｃｔ－１＋ｆｔ☉ ｈｔ(９)遗忘门控制上一时刻记忆的遗忘程度以及附加多少新信息ꎬＭＧＵ的遗忘门的表示为:ｆｔ＝σ(Ｗｆ＋Ｕｆｈｔ－１＋ｂｆ)(１０)其中ｘｔ是时刻的输入ꎮ候选记忆单元 ｈｔ则表示如下:ｈｔ＝ｔａｎｈ(Ｗｈｘｔ＋ｆｔ☉(Ｕｈｈｔ－１)＋ｂｈ)(１１)从ＭＧＵ的结构可以看出ꎬ相对于ＬＳＴＭ和ＧＲＵ来说ꎬ它只有一个门单元ꎬ这种简化结构的实际意义就是模型的参数数量会显著减少ꎬ即只需要确定两个部分(ｆｔｈｔꎮ图２㊀最小门单元结构Ｆｉｇ.２㊀ＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｏｆＭＧＵ本文采用的是一种分层的情感分析算法ꎬ结构如图３所示ꎮ在单词层ꎬ将翻译任务训练得到的隐藏向量与ＧｌｏＶｅ向量相结合作为模型的输入ꎬ并采用ＭＧＵ网络来模拟句子的语义表示ꎮ首先ꎬ在单词层利用迁移学习得到单词的分布式表示ꎬ对于第ｉ个句子ｓｉꎬ它由ｌｉ个单词组成ꎬｗｉｔ表示第ｉ个句子中的第ｔ个单词ꎬｔɪ[０ꎬｌｉ]ꎬｘｉｔ是经过训练得到的分布式表示ꎬ即:ｘｉｔ＝{ＧｌｏＶｅ(ｗｉｔ)ꎻ[ＬＳＴＭңｔ(ｗｉｔ)ꎬＬＳＴＭѳｔ(ｗｉｔ)]}(１２)然后将ｘｉｔ作为单词层ＭＧＵ的输入ꎬ得到隐藏状态:ｈｉｔ＝ＭＧＵ(ｘｉｔ)ꎻｔɪ[０ꎬｌｉ](１３)另外ꎬ对于句子来说ꎬ不同单词的重要程度不同ꎬ对于句子含义的贡献程度也有差异ꎬ因此ꎬ在句子层引入注意力机制来提取对句子含义的表示重要的信息ꎬ并将这些重要信息组成句子向量ꎮ首先ꎬ通过一个一层的多层感知器(Ｍｕｌｔｉ￣Ｌａｙｅｒ４５０３㊀㊀㊀㊀计算机应用第３８卷ＰｅｒｃｅｐｔｉｏｎꎬＭＬＰ)得到ｖｉｔ:ｖｉｔ＝ｔａｎｈ(Ｗｗｈｉｔ＋ｂｗ)(１４)然后通过ｖｉｔ和一个上下文向量ｖｗ的相似性来衡量每个单词的重要程度ꎬ并利用ｓｏｆｔｍａｘ函数获得表示重要性的加权系数αｉｔ:αｉｔ＝ｅｘｐ[(ｖｉｔ)Ｔｖｗ]ðｌｉｅｘｐ[(ｖｉｔ)Ｔｖｗ](１５)然后得到句子表示:ｓｉ＝ðｌｉαｉｔｈｉｔ(１６)这里的上下文向量ｖｉｔ是随机初始化的ꎬ并在训练过程中通过学习产生ꎮ图３㊀ＴＬＨＡＮＮ算法结构Ｆｉｇ.３㊀ＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｏｆＴＬＨＡＮＮａｌｇｏｒｉｔｈｍ得到了句子层的表示ｓｉ之后ꎬ利用相同方式获得文档层的表示:ｈｉ＝ＭＧＵ(ｓｉ)ꎻｉɪ[１ꎬｍ](１７)同样ꎬ不同的句子对判别文档的情感极性所起到的作用也有差异ꎬ因此ꎬ在句子层也采用注意力机制ꎬ并引入句子层的上下文向量ｖｓꎬ如式(１８)~(２０)所示:ｖｉ＝ｔａｎｈ(Ｗｓｈｉ＋ｂｓ)(１８)βｉ＝ｅｘｐ[ｖｉＴｖｓ]ðｍｅｘｐ[ｖｉＴｖｓ](１９)ｄ＝ðｍβｉｈｉ(２０)ｄ是最终得到的文档表示ꎬ而上下文向量ｖｓ被随机初始化并通过训练过程学习得到ꎮ上文得到的ｄ总结了文档中句子的所有信息ꎬ因此可以将它作为文档情感分类的特征ꎮ使用一个多层感知器可以得到:＾ｙ＝ｔａｎｈ(Ｗｈｄ＋ｂｈ)(２１)然后使用ｓｏｆｔｍａｘ层得到不同情感等级的概率分布:ｐｃ＝ｅｘｐ[＾ｙｃ]ðＣｌ＝１ｅｘｐ(＾ｙｌ)(２２)其中:ｐｃ是情感等级是ｃ的概率ꎬＣ是情感等级数ꎮ本文使用黄金情感分布和模型预测的情感分析的交叉熵误差作为损失函数:Ｌｏｓｓ＝－ðｄɪＤðＣｌ＝１ｐＴｃ(ｄ) ｌｇ(ｐｃ(ｄ))(２３)ｐＴｃ(ｄ)＝１ꎬｇｒｏｕｎｄｔｒｕｔｈ０ꎬ其他{(２４)其中:ｐＴｃ(ｄ)为ｃ类的情感的黄金概率分布ꎬＤ为用于训练的文档ꎮ３㊀实验与分析３.１㊀数据集及实验设置在进行机器翻译任务时使用了两个数据集ꎬ分别为ＷＭＴ２０１６的Ｍｕｌｔｉ３０ｋ数据集和ＩＷＳＬＴ２０１６年的机器翻译任务数据集ꎬ其中Ｍｕｌｔｉ３０ｋ的训练集由３００００个描述图像的句子对组成ꎬＩＷＳＬＴ２１０６的机器翻译数据集训练集由２０９７７２个句子对组成ꎮ在训练ＬＳＴＭ编码器时ꎬ使用ｔｈｅＣｏｍｍｏｎＣｒａｗｌ￣８４０ＢＧｌｏＶｅ模型生成英语词向量ꎬ得到３００维的词向量ꎬ这里的ＬＳＴＭ网络的隐藏层隐藏单元数设置为３００ꎮ训练时采用随机梯度下降算法ꎬ学习率以１开始ꎬ当验证复杂度首次提高时ꎬ每个周期将学习率减半ꎬＤｒｏｐｏｕｔ均为０.２ꎮ在Ｍｕｌｔｉ３０ｋ数据集上训练的机器翻译模型在测试集上的ＢＬＥＵ(ＢｉＬｉｎｇｕａｌＥｖａｌｕａｔｉｏｎＵｎｄｅｒｓｔｕｄｙ)分数为３７.６ꎬ在ＩＷＳＬＴ２１０６版本的机器翻译数据集上训练得到的模型在测试集上的ＢＬＥＵ分数为２４.７ꎮ对于情感分析任务ꎬ使用４个数据集:ＩＭＤＢ㊁ＩＭＤＢ２㊁Ｙｅｌｐ２０１３和Ｙｅｌｐ２０１４ꎮ数据集的详细信息见表１ꎬ将数据集按８ʒ１ʒ１的比例分为ｔｒａｉｎｉｎｇ㊁ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ㊁ｔｅｓｔｉｎｇ集ꎮ表１㊀实验数据集的统计信息Ｔａｂ.１㊀Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｄａｔａｓｅｔｓ数据集类别数文档数用户数产品数句子的平均长度ＩＭＤＢ１０８４９１９１３１０１６３５２４.２５Ｙｅｌｐ２０１３５７８９６６１６３１１６３１１７.３７Ｙｅｌｐ２０１４５２３１１６３４８１８４１９４１７.２５ＩＭＤＢ２２５００００Ｎ/ＡＮ/Ａ２０.１０本文使用两个常用的模型评价指标:准确率(Ａｃｃｕｒａｃｙ)和均方根误差(ＲｏｏｔＭｅａｎＳｑｕａｒｅＥｒｒｏｒꎬＲＭＳＥ)ꎬ其中准确率用来评价情感分析算法的表现ꎬＲＭＳＥ用来衡量预测的情感级别和真实值的偏差ꎮＡｃｃｕｒａｃｙ和ＲＭＳＥ的公式如下:Ａｃｃｕｒａｃｙ＝Ｔ/Ｎ(２５)ＲＭＳＥ＝ðＮｉ＝１(ＧＲｉ－ＰＲｉ)２ˑ１Ｎ(２６)其中:ＧＲｉ是真实的情感等级ꎬＰＲｉ是预测的情感等级ꎬＧ是ＧＲｉ与ＰＲｉ相等的文档数ꎬＮ是总文档数ꎮ本文设置情感分析算法中ＭＧＵ隐藏单元数为３００ꎬ注意力机制中的单词㊁句子上下文向量为３００维ꎮ使用ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ集来调超参数并且使用Ａｄａｄｅｌｔａ在训练中更新参数ꎮ３.２㊀实验结果及分析本节分别将本文提出的基于迁移学习的分层注意力神经网络的情感分析方法与未引入迁移学习的方法包括ＳＳＷＥ(Ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ￣ＳｐｅｃｉｆｉｃＷｏｒｄＥｍｂｅｄｄｉｎｇｓ)＋ＳＶＭ(ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ)[１７]㊁ＬＳＴＭ＋ＵＰＡ(ＵｓｅｒＰｒｏｄｕｃｔＡｔｔｅｎｔｉｏｎ)[１８]㊁ＬＳＴＭ＋ＣＢＡ(ＣｏｇｎｉｔｉｏｎＢａｓｅｄＡｔｔｅｎｔｉｏｎ)[１９]进行对比ꎮ其中ＳＳＷＥ＋ＳＶＭ利用特殊的情感词嵌入ꎬ采用ＳＶＭ分类器进行情感分析ꎻＬＳＴＭ＋ＵＰＡ方法利用ＬＳＴＭ网络结合注意力机制进行情感分析ꎻＬＳＴＭ＋ＣＢＡ方法利用基于视觉追踪数据的注意力机制的ＬＳＴＭ网络进行分析ꎮ实验结果如表２和表３ꎬ其中表２为以上四种方法的分类准确率ꎬ文所提算法的分类准确率与ＬＳＴＭ＋ＣＢＡ算法和ＳＶＭ算法相比分别平均提升了５５０３第１１期曲昭伟等:基于迁移学习的分层注意力网络情感分析算法㊀㊀㊀㊀８.７％及２３.４％ꎬ表３为四种方法的均方根误差值ꎮ从实验结果可以看出ꎬ对于同样的情感分析数据集ꎬ本文方法具有更高的分类准确率和更小的误差ꎮ表２㊀四种方法的分类准确率对比Ｔａｂ.２㊀Ａｃｃｕｒａｃｙｏｆｆｏｕｒｍｏｄｅｌｓｏｎｔｅｓｔｓｅｔｓ分类算法ＩＭＤＢＹｅｌｐ２０１３Ｙｅｌｐ２０１４ＩＭＤＢ２ＳＳＷＥ＋ＳＶＭ０.３１２０.５４９０.５５７０.６５９ＬＳＴＭ＋ＵＰＡ０.５３３０.６５００.６６７Ｎ/ＡＬＳＴＭ＋ＣＢＡ０.４８９０.６３８０.６４１０.８９４ＴＬＨＡＮＮ０.６３００.７２５０.７６５０.８９０表３㊀四种方法的分类均方根误差对比Ｔａｂ.３㊀ＲＭＳＥｏｆｆｏｕｒｍｏｄｅｌｓｏｎｔｅｓｔｓｅｔｓ分类算法ＩＭＤＢＹｅｌｐ２０１３Ｙｅｌｐ２０１４ＩＭＤＢ２ＳＳＷＥ＋ＳＶＭ１.９７３０.８４９０.８５１０.７８３ＬＳＴＭ＋ＵＰＡ１.２８１０.６９２０.６５４Ｎ/ＡＬＳＴＭ＋ＣＢＡ１.３６５０.７０６０.７１５０.３３２ＴＬＨＡＮＮ１.０５１０.４６９０.４２４０.３０５另外ꎬ比较了在迁移学习部分中ꎬ用于训练ＬＳＴＭ编码器的机器翻译数据量对后续情感分析任务的影响ꎬ实验结果如表４所示ꎮ实验结果表明ꎬ翻译数据集越大ꎬ将得到的ＬＳＴＭ编码器迁移到情感分析任务时ꎬ对于算法性能的提升越大ꎻ也就是说ꎬ用于训练ＬＳＴＭ编码器的机器翻译数据集越大ꎬ将该编码器迁移到情感分析任务中时ꎬ生成的分布式表示能够更好地体现句子上下文关系ꎬ对于文本情感极性的预测更有帮助ꎮ表４㊀与随机初始化词向量相比本文算法的准确率提升效果％Ｔａｂ.４㊀Ａｃｃｕｒａｃｙｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｖｅｒｒａｎｄｏｍｌｙｉｎｉｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎ％翻译数据集ＩＭＤＢＹｅｌｐ２０１３Ｙｅｌｐ２０１４ＩＭＤＢ２小数据集２.２４.９５.０６.２大数据集４.５６.２６.１７.０为了说明注意力机制的作用ꎬ在４个数据集上比较了本文的基于迁移学习的分层注意力神经网络(ＴｒａｎｓｆｅｒＬｅａｒｎｉｎｇｂａｓｅｄＨｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌＡｔｔｅｎｔｉｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋꎬＴＬＨＡＮＮ)与不引入注意力机制 基于迁移学习的分层神经网络(ＴｒａｎｓｆｅｒＬｅａｒｎｉｎｇｂａｓｅｄＨｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋꎬＴＬＨＮＮ)的性能ꎬ实验结果如表５所示ꎮ从表５中可以看出ꎬ在情感分析算法中引入注意力机制能提升算法的性能ꎬ在ＩＭＤＢ㊁Ｙｅｌｐ２０１３㊁Ｙｅｌｐ２０１４和ＩＭＤＢ２数据集上的分类准确率分别提升了４.０％㊁２.０％㊁２.３％以及１０.６％ꎮ表５㊀注意力机制对于分类模型的影响(分类准确率)Ｔａｂ.５㊀Ｉｍｐａｃｔｏｆａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ算法ＩＭＤＢＹｅｌｐ２０１３Ｙｅｌｐ２０１４ＩＭＤＢ２ＴＬＨＡＮＮ０.６３００.７２５０.７６５０.８９０ＴＬＨＮＮ０.５９００.７０５０.７４２０.７８４４㊀结语本文针对情感分析问题提出了一个基于迁移学习的分层注意力神经网络(ＴＬＨＡＮＮ)算法ꎮ首先利用机器翻译任务训练一个ＬＳＴＭ编码器ꎬ将其迁移到情感分析任务中用来生成分布式表示作为神经网络的输入ꎬ并采用简化的循环神经网络结构ꎬ减少了模型参数数量ꎮ经过大量实验验证了该算法在不同的数据集上的出色表现ꎮ研究其他自然语言处理任务对于情感分析问题的可迁移性并提高分类准确率将成为下一步工作的重点ꎮ参考文献(Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ)１ ㊀陈龙管子玉何金红等.情感分类研究进展Ｊ .计算机研究与发展２０１７ ５４ ６ １１５０－１１７０.ＣＨＥＮＬ ＧＵＡＮＺＹ ＨＥＪＨ ｅｔａｌ.ＡｓｕｒｖｅｙｏｎｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＪ .ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ２０１７ ５４ ６ １１５０－１１７０.２ ㊀ＨＵＡＮＧＭＬ ＱＩＡＮＱ ＺＨＵＸＹ.ＥｎｃｏｄｉｎｇｓｙｎｔａｃｔｉｃｋｎｏｗｌｅｄｇｅｉｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＪ .ＡＣＭＴｒａｎｓａｃ￣ｔｉｏｎｓｏｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｓ ２０１７ ３５ ３ ＡｒｔｉｃｌｅＮｏ.２６.３ ㊀ＬＩＪ ＬＵＯＮＧＭＴ ＤＡＮＪ ｅｔａｌ.Ｗｈｅｎａｒｅｔｒｅｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓｎｅｃｅｓ￣ｓａｒｙｆｏｒｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｏｆｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ ＥＢ/ＯＬ .２０１７￣０８￣０４ .ｈｔｔｐ //ｗｗｗ.ｅｍｎｌｐ２０１５.ｏｒｇ/ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ/ＥＭＮＬＰ/ｐｄｆ/ＥＭＮ￣ＬＰ２７８.ｐｄｆ.４ ㊀ＣＨＯＫ ｖａｎＭＥＲＲＩＥＮＢＯＥＲＢ ＧＵＬＣＥＨＲＥＣ ｅｔａｌ.ＬｅａｒｎｉｎｇｐｈｒａｓｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓｕｓｉｎｇＲＮＮｅｎｃｏｄｅｒ￣ｄｅｃｏｄｅｒｆｏｒｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｍａ￣ｃｈｉｎｅｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ Ｃ //Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ１９ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒ￣ｅｎｃｅｏｎＥｍｐｉｒｉｃａｌＭｅｔｈｏｄｓｉｎＮａｔｕｒａｌＬａｎｇｕａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ.Ｓｔｒｏｕｄｓ￣ｂｕｒｇ ＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ ２０１４ １７２４－１７３５.５ ㊀ＲＡＶＡＮＥＬＬＩＭ ＢＲＡＫＥＬＰ ＯＭＯＬＯＧＯＭ ｅｔａｌ.Ｌｉｇｈｔｇａｔｅｄｒｅ￣ｃｕｒｒｅｎｔｕｎｉｔｓｆｏｒｓｐｅｅｃｈｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｊ .ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＥｍｅｒ￣ｇｉｎｇＴｏｐｉｃｓｉｎＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ２０１８ ２ ２ ９２－１０２.６ ㊀ＫＲＩＺＨＥＶＳＫＹＡ ＳＵＴＳＫＥＶＥＲＩ ＨＩＮＴＯＮＧＥ.ＩｍａｇｅＮｅｔｃｌａｓｓｉ￣ｆｉｃａｔｉｏｎｗｉｔｈｄｅｅｐｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ Ｃ //Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ２５ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＮｅｕｒａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓ￣ｉｎｇＳｙｓｔｅｍｓ.ＬａｋｅＴａｈｏｅ Ｎｅｖａｄａ ＣｕｒｒａｎＡｓｓｏｃｉａｔｅｓＩｎｃ ２０１２ １０９７－１１０５.７ ㊀ＺＨＵＡＮＧＦＺ ＣＨＥＮＧＸＨ ＬＵＯＰ ｅｔａｌ.Ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｒｅｐｒｅｓｅｎｔａ￣ｔｉｏｎｌｅａｒｎｉｎｇｗｉｔｈｄｏｕｂｌｅｅｎｃｏｄｉｎｇ￣ｌａｙｅｒａｕｔｏｅｎｃｏｄｅｒｆｏｒｔｒａｎｓｆｅｒｌｅａｒｎｉｎｇＪ .ＡＣＭＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍｓａｎｄＴｅｃｈｎｏｌ￣ｏｇｙ ２０１７ ９ ２ １－１７.８ ㊀ＴＡＮＢ ＺＨＡＮＧＹ ＰＡＮＳＪ ｅｔａｌ.Ｄｉｓｔａｎｔｄｏｍａｉｎｔｒａｎｓｆｅｒｌｅａｒｎ￣ｉｎｇ Ｃ //Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ３１ｓｔＡＡＡＩＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎ￣ｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ.ＳａｎＦｒａｎｃｉｓｃｏ ＡＡＡＩＰｒｅｓｓ ２０１７ ２６０４－２６１０.９ ㊀ＬＯＮＧＭＳ ＣＡＯＹ ＷＡＮＧＪＭ ｅｔａｌ.Ｌｅａｒｎｉｎｇｔｒａｎｓｆｅｒａｂｌｅｆｅａ￣ｔｕｒｅｓｗｉｔｈｄｅｅｐａｄａｐｔａｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｓ Ｃ //Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ３２ｎｄＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＭａｃｈｉｎｅＬｅａｒｎｉｎｇ.Ｂｅｒｌｉｎ Ｓｐｒｉｎｇｅｒ ２０１５ ９７－１０５.１０ ㊀吴斌吉佳孟琳等.基于迁移学习的唐诗宋词情感分析Ｊ .电子学报２０１６ ４４ １１ ２７８０－２７８７.ＷＵＢ ＪＩＪ ＭＥＮＧＬｅｔａｌ.ＴｒａｎｓｆｅｒｌｅａｒｎｉｎｇｂａｓｅｄｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｆｏｒｐｏｅｔｒｙｏｆｔｈｅＴａｎｇｄｙｎａｓｔｙａｎｄＳｏｎｇｄｙｎａｓｔｙＪ .ＡｃｔａＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃａＳｉｎｉｃａ２０１６ ４４ １１ ２７８０－２７８７.１１ ㊀ＭＩＫＯＬＯＶＴ ＣＨＥＮＫ ＣＯＲＲＡＤＯＧ ｅｔａｌ.Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｗｏｒｄｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓｉｎｖｅｃｔｏｒｓｐａｃｅ ＥＢ/ＯＬ .２０１７￣０８￣０４ .ｈｔｔｐ //ｗｗｗ.ｓｕｒｄｅａｎｕ.ｉｎｆｏ/ｍｉｈａｉ/ｔｅａｃｈｉｎｇ/ｉｓｔａ５５５￣ｓｐｒｉｎｇ１５/ｒｅａｄｉｎｇｓ/ｍｉｋｏｌｏｖ２０１３.ｐｄｆ.１２ ㊀ＰＥＮＮＩＮＧＴＯＮＪ ＳＯＣＨＥＲＲ ＭＡＮＮＩＮＧＣＤ.Ｇｌｏｖｅ Ｇｌｏｂａｌｖｅｃｔｏｒｓｆｏｒｗｏｒｄｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ Ｃ //Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ１９ｔｈＩｎｔｅｒ￣ｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＥｍｐｉｒｉｃａｌＭｅｔｈｏｄｓｉｎＮａｔｕｒａｌＬａｎｇｕａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ.Ｓｔｒｏｕｄｓｂｕｒｇ ＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓ￣ｔｉｃｓ ２０１４ １５３２－１５４３.１３ ㊀ＭｃＣＡＮＮＢ ＢＲＡＤＢＵＲＹＪ ＸＩＯＮＧＣＭ ｅｔａｌ.Ｌｅａｒｎｅｄｉｎｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌｉｚｅｄｗｏｒｄｖｅｃｔｏｒｓＥＢ/ＯＬ .２０１７￣０８￣０４ .ｈｔｔｐ //ｐａｐｅｒｓ.ｎｉｐｓ.ｃｃ/ｐａｐｅｒ/７２０９￣ｌｅａｒｎｅｄ￣ｉｎ￣ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ￣ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌｉｚｅｄ￣ｗｏｒｄ￣ｖｅｃｔｏｒｓ.ｐｄｆ.下转第３０６２页㊀ｌｉｇｅｎｃｅ ２０１５ ３４ ７ １８－２１.９ ㊀陈卫华徐国祥.基于深度学习和股票论坛数据的股市波动率预测精度研究Ｊ .管理世界２０１８ １ １８０－１８１.ＣＨＥＮＷＨ ＸＵＧＸ.Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆｓｔｏｃｋｍａｒｋｅｔｖｏｌａ￣ｔｉｌｉｔｙｂａｓｅｄｏｎｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇａｎｄｓｔｏｃｋｆｏｒｕｍｄａｔａ Ｊ .ＭａｎａｇｅｍｅｎｔＷｏｒｌｄ ２０１８ １ １８０－１８１.１０ ㊀刘涛雄徐晓飞.互联网搜索行为能帮助我们预测宏观及经济吗Ｊ .经济研究２０１５ １２ ６８－８３.ＬＩＵＴＸ ＸＵＸＦ.Ｃａｎｉｎｔｅｒｎｅｔｓｅａｒｃｈｂｅｈａｖｉｏｒｈｅｌｐｔｏｆｏｒｅｃａｓｔｔｈｅｍａｃｒｏｅｃｏｎｏｍｙ Ｊ .ＥｃｏｎｏｍｉｃＲｅｓｅａｒｃｈＪｏｕｒｎａｌ ２０１５ １２ ６８－８３.１１ ㊀ＨＵＡＮＧＸ ＺＨＡＮＧＬ ＤＩＮＧＹ.ＴｈｅＢａｉｄｕｉｎｄｅｘ ｕｓｅｓｉｎｐｒｅ￣ｄｉｃｔｉｎｇｔｏｕｒｉｓｍｆｌｏｗｓ ａｃａｓｅｓｔｕｄｙｏｆｔｈｅｆｏｒｂｉｄｄｅｎｃｉｔｙＪ .ＴｏｕｒｉｓｍＭａｎａｇｅｍｅｎｔ ２０１６ ５８ ３０１－３０６.１２ ㊀ＹＡＯＴ ＺＨＡＮＧＹＪ.ＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｃｒｕｄｅｏｉｌｐｒｉｃｅｓｗｉｔｈｔｈｅＧｏｏｇｌｅｉｎｄｅｘ Ｊ .ＥｎｅｒｇｙＰｒｏｃｅｄｉａ ２０１７ １０５ ３７７２－３７７６.１３ ㊀田泽.建设丝路经济带背景下中国对中东国家投资环境评价研究Ｊ .现代经济探讨２０１６ １０ １ ４５－４９.ＴＩＡＮＺ.ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ ｓｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｉｎｍｉｄｄｌｅｅａｓｔｃｏｕｎｔｒｉｅｓｕｎｄｅｒｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｏｆｂｕｉｌｄｉｎｇ ＳｉｌｋＲｏａｄＥｃｏｎｏｍｉｃＢｅｌｔ Ｊ .ＭｏｄｅｒｎＥｃｏｎｏｍｉｃＲｅｓｅａｒｃｈ ２０１６ １０１４５－４９.１４ ㊀张光建.ＢＰ神经网络人口预测模型研究与仿真Ｊ .智能计算机与应用２０１６ ６１８８－９０.ＺＨＡＮＧＧＪ.ＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌｏｆＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋＪ .ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ２０１６ ６ １ ８８－９０.１５ ㊀ＧＲＡＶＥＳＡ.Ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｓｅｑｕｅｎｃｅｌａｂｅｌｌｉｎｇｗｉｔｈｒｅｃｕｒｒｅｎｔｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ ＥＢ/ＯＬ .２０１８￣０３￣２０ .ｈｔｔｐ //ｐｄｆｓ.ｓｅｍａｎｔｉｃｓｃｈｏｌａｒ.ｏｒｇ/ａ９７ｂ/５ｄｂ１７ａｃｃ７３１ｅｆ６７３２１８３２ｄｂｂａｆ５７６６１５３１３５.ｐｄｆ.１６ ㊀ＳＥＬＶＩＮＳ ＶＩＮＡＹＡＫＵＭＡＲＲ ＧＯＰＡＬＡＫＲＩＳＨＮＡＮＥＡ ｅｔａｌ.ＳｔｏｃｋｐｒｉｃｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｕｓｉｎｇＬＳＴＭ ＲＮＮａｎｄＣＮＮ￣ｓｌｉｄｉｎｇｗｉｎｄｏｗｍｏｄｅｌ Ｃ //Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ２０１７ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＡｄｖａｎｃｅｓｉｎＣｏｍｐｕｔｉｎｇ ＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ.Ｐｉｓｃａｔ￣ａｗａｙ ＮＪ ＩＥＥＥ ２０１７ １６４３－１６４７.１７ ㊀ＧＥＲＳＦ ＥＣＫＤ.ＡｐｐｌｙｉｎｇＬＳＴＭｔｏｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｐｒｅｄｉｃｔａｂｌｅｔｈｒｏｕｇｈｔｉｍｅ￣ｗｉｎｄｏｗａｐｐｒｏａｃｈｅｓ Ｃ //Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ２００１Ｉｎ￣ｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ.ＬｏｎｄｏｎＳｐｒｉｎｇｅｒ￣Ｖｅｒｌａｇ ２００１ ６６９－６７６.１８ ㊀ＬＩＸ ＰＥＮＧＬ ＨＵＹ ＳＨＡＯＪ ｅｔａｌ.ＤｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｆｏｒａｉｒｑｕａｌｉｔｙｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｓＪ .ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅ＆ＰｏｌｌｕｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈ ２０１６ ２３ ２２ ２２４０８－２２４１７.１９ ㊀ＨＵＡＮＧＺ ＴＡＮＧＪ ＸＵＥＳ ｅｔａｌ.ＳｐｅａｋｅｒａｄａｐｔａｔｉｏｎｏｆＲＮＮ￣ＢＬＳＴＭｆｏｒｓｐｅｅｃｈｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｓｐｅａｋｅｒｃｏｄｅ Ｃ //Ｐｒｏ￣ｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ２０１６ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＡｃｏｕｓｔｉｃｓＳｐｅｅｃｈａｎｄＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ.Ｐｉｓｃａｔａｗａｙ ＮＪ ＩＥＥＥ ２０１６ ５３０５－５３０９.２０ ㊀吴玉霞温欣.基于ＡＲＩＭＡ模型的短期股票价格预测Ｊ .统计与决策２０１６ ２３ ８３－８６.ＷＵＹＸ ＷＥＮＸ.Ｓｈｏｒｔ￣ｔｅｒｍｓｔｏｃｋｐｒｉｃｅｆｏｒｅｃａｓｔｂａｓｅｄｏｎＡＲＩＭＡｍｏｄｅｌＪ .ＳｔａｔｉｓｔｉｃｓａｎｄＤｅ￣ｃｉｓｉｏｎ ２０１６ ２３ ８３－８６.２１ ㊀王惠文孟洁.多元线性回归的预测建模方法Ｊ .北京航空航天大学学报２００７ ３３ ４ ５００－５０４.ＷＡＮＧＨＷ ＭＥＮＧＪ.ＰｒｅｄｉｃｔｉｖｅｍｏｄｅｌｉｎｇｏｎｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅｌｉｎｅａｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎＪ .Ｊｏｕｒ￣ｎａｌｏｆＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ ２００７ ３３４ ５００－５０４.ＴｈｉｓｗｏｒｋｉｓｐａｒｔｉａｌｌｙｓｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙｔｈｅＭａｊｏｒＰｒｏｊｅｃｔｏｆＮａｔｉｏｎａｌＳｏｃｉａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ１６ＺＤＡ００９２ ｔｈｅＧｕａｎｇｘｉＨｉｇｈＬｅｖｅｌＩｎ￣ｎｏｖａｔｉｏｎＴｅａｍｉｎＨｉｇｈｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎＩｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｓ￣ＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＴｅａｍｏｆＡＳＥＡＮＤｉｇｉｔａｌＣｌｏｕｄＢｉｇＤａｔａＳｅｃｕｒｉｔｙａｎｄＭｉｎｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ.ＺＨＡＯＪｕｎｈａｏｂｏｒｎｉｎ１９９４ Ｍ.Ｓ.ｃａｎｄｉｄａｔｅ.Ｈｉｓｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｔｅｒ￣ｅｓｔｓｉｎｃｌｕｄｅｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇ ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ.ＬＩＹｕｈｕａｂｏｒｎｉｎ１９６８ Ｐｈ.Ｄ.ａｓｓｏｃｉａｔｅｐｒｏｆｅｓｓｏｒ.Ｈｅｒｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｔｅｒｅｓｔｓｉｎｃｌｕｄｅｄａｔａｍｉｎｉｎｇ ｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋ ｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇ ｂｉｇｄａｔａ.ＨＵＯＬｉｎｂｏｒｎｉｎ１９６５ Ｐｈ.Ｄ.ｐｒｏｆｅｓｓｏｒ.Ｈｅｒｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｔｅｒｅｓｔｓｉｎｃｌｕｄｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｅｃｕｒｉｔｙ ｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋ ｂｉｇｄａｔａ.ＬＩＲｕｉｘｕａｎｂｏｒｎｉｎ１９７４ Ｐｈ.Ｄ.ｐｒｏｆｅｓｓｏｒ.Ｈｉｓｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｔｅｒ￣ｅｓｔｓｉｎｃｌｕｄｅｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋ ｂｉｇｄａｔａｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｂｉｇｄａｔａｓｅｃｕｒｉｔｙ.ＧＵＸｉｗｕｂｏｒｎｉｎ１９６７ Ｐｈ.Ｄ.ａｓｓｏｃｉａｔｅｐｒｏｆｅｓｓｏｒ.Ｈｉｓｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｔｅｒｅｓｔｓｉｎｃｌｕｄｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ ｓｏｃｉａｌｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｂｉｇｄａｔａ.(上接第３０５６页)１４ ㊀ＺＨＯＵＧＢ ＷＵＪＸ ＺＨＡＮＧＣＬ ｅｔａｌ.ＭｉｎｉｍａｌｇａｔｅｄｕｎｉｔｆｏｒｒｅｃｕｒｒｅｎｔｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓＪ .ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎａｎｄＣｏｍｐｕｔｉｎｇ ２０１６ １３ ３ ２２６－２３４.１５ ㊀ＬＵＯＮＧＭＨ ＨＩＥＵＰ ＣＨＲＩＳＴＯＰＨＥＲＤＭ.Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅａｐｐｒｏａ￣ｃｈｅｓｔｏａｔｔｅｎｔｉｏｎｂａｓｅｄｎｅｕｒａｌｍａｃｈｉｎｅｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ Ｃ //Ｐｒｏｃｅｅｄ￣ｉｎｇｓｏｆｔｈｅ２０ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＥｍｐｉｒｉｃａｌＭｅｔｈｏｄｓｉｎＮａｔｕｒａｌＬａｎｇｕａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ.Ｓｔｒｏｕｄｓｂｕｒｇ ＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｕ￣ｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ ２０１５ １４１２－１４２１.１６ ㊀ＹＡＮＧＺＣ ＹＡＮＧＤＹ ＣＨＲＩＳＤ ｅｔａｌ.ＨｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌａｔｔｅｎｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒｄｏｃｕｍｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＣ //Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ２０１６ＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｆｔｈｅＮｏｒｔｈＡｍｅｒｉｃａｎＣｈａｐｔｅｒｏｆｔｈｅＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ ＨｕｍａｎＬａｎｇｕａｇｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ.Ｓｔｒｏｕｄｓｂｕｒｇ ＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ ２０１６１４８０－１４８９.１７ ㊀ＴＡＮＧＤＹ ＷＥＩＦＲ ＹＡＮＧＮ 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ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ.ＷＡＮＧＸｉａｏｒｕｂｏｒｎｉｎ１９８０ Ｐｈ.Ｄ.ａｓｓｏｃｉａｔｅｐｒｏｆｅｓｓｏｒ.Ｈｅｒｒｅ￣ｓｅａｒｃｈｉｎｔｅｒｅｓｔｓｉｎｃｌｕｄｅｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ.。
学习情感分析方法研究综述
01 一、引言
目录
02
二、情感分析的主要 技术
03 三、情感分析的挑战
04 四、未来发展趋势
05 五、结论
06 参考内容
一、引言
随着社交媒体和在线平台的普及，大量的公众文本数据在网络中留下了痕迹。 这些数据中，人们的情感倾向和情绪表达占据了重要的部分。因此，情感分析 （Emotion Analysis）作为一种从文本中提取情感信息的技术，正逐渐成为自然 语言处理（NLP）领域的重要研究方向。本次演示旨在综述情感分析方法的研究 现状，探讨其主要技术和挑战，并展望未来的发展趋势。
参考内容
摘要
文本情感分析是指通过计算机算法对文本中的情感信息进行自动识别和分类。 这种技术广泛应用于舆情分析、产品评论、情感对话等领域，对于企业、政府和 社会具有重要的应用价值。本次演示将对文本情感分析方法的研究进行综述，介 绍各种方法的优缺点，并探讨未来的研究方向。
引言
随着互联网的快速发展，文本情感分析技术变得越来越重要。这种技术可以 帮助企业和政府部门了解公众对某个话题、产品或事件的情绪反应，从而做出更 加科学合理的决策。此外，文本情感分析也是自然语言处理领域的重要研究方向 之一，对于推动语言理解、人机交互和智能助手的发展具有重要的理论价值。
5、大规模预训练模型：利用大规模预训练模型进行微调，可以有效地提高 情感分析的性能。未来，这种方法可能会成为主流。
五、结论
情感分析作为自然语言处理的一个重要方向，已经在多个领域得到了广泛的 应用。然而，面对复杂多变的自然语言环境，情感分析仍然面临着许多挑战。希 望通过本次演示的综述，能为研究者提供一些关于情感分析未来研究方向的启示。
Байду номын сангаас
基于机器学习的文本情感分析与应用
基于机器学习的文本情感分析与应用随着社交媒体、论坛、博客等网络平台的普及和发展，越来越多的文本数据被生成和传播。
这些文本数据既包含有价值的信息，又包含了人们所表达的情感。
为了更好地理解和利用这些文本数据，机器学习被用来进行文本情感分析。
在本文中，我们将探讨基于机器学习的文本情感分析的原理、应用和未来发展方向。
一、文本情感分析的原理文本情感分析是一种基于机器学习的自然语言处理技术，它可以识别和提取文本中的情感信息，进而对文本进行分类。
文本情感分析的过程主要包括以下四个步骤：1、文本预处理：将文本数据进行清理、标准化、分词等处理，以便于后续的特征提取和分类处理。
2、特征提取：将文本数据转换成向量形式，以便于用机器学习算法进行处理。
常用的文本特征表示方法包括词袋模型、TF-IDF、词向量等。
3、情感分类：将文本数据进行情感分类，一般采用监督学习算法，如朴素贝叶斯分类、支持向量机、决策树等。
4、模型评估：采用交叉验证等方法对模型进行评估，以确定模型的准确性和泛化能力。
二、文本情感分析的应用1、社交媒体监测：随着社交媒体的普及，越来越多的企业开始使用社交媒体进行营销和宣传。
文本情感分析可以帮助企业了解用户的需求和态度，以便于更好地进行市场营销和公关策略。
2、舆情监测：政府、媒体等机构需要对公众舆情进行监测和分析，以应对各种情况的变化。
文本情感分析可以帮助这些机构快速地了解舆情的走向和趋势。
3、客户服务：随着人们越来越习惯于使用网络方式进行沟通，越来越多的企业开始采用在线客服系统。
文本情感分析可以帮助企业及时发现客户的需求和问题，进而提高客户满意度。
4、情感分析应用于自然语言处理领域：情感分析可以应用于自然语言处理领域中，例如机器翻译、问答系统等。
三、文本情感分析的未来发展方向1、情感语音识别：随着智能手机和智能音箱等智能设备的普及，语音交互技术将成为未来的主流。
情感语音识别可以帮助这些设备更好地理解用户的意图和情感。
基于深度学习的文本分类和情感分析研究
基于深度学习的文本分类和情感分析研究深度学习技术在近年来的发展中，已经成为了自然语言处理领域最热门的技术之一。
它可以对自然语言文本进行高效准确的分类和情感分析，这对于信息检索、文本挖掘以及互联网热点监测等领域具有重大意义。
一、深度学习技术在文本分类中的应用文本分类是指将一篇文本分到事先定义好的若干类别中。
在传统的文本分类中，往往需要手工提取特征，并且使用诸如SVM和朴素贝叶斯等分类算法进行分类。
这种传统方法虽然在小规模数据集上有较好的效果，却难以在大规模数据上取得好的性能表现。
深度学习技术通过使用深度神经网络等模型，可以对词语、短语、句子和段落等不同粒度的文本信息进行有机整合，从而实现高效准确的文本分类。
在深度学习模型中，往往需要进行大量的参数学习，并使用一些特定的神经网络层来获取文本特征，以便进行分类。
另外，在构建深度学习模型进行文本分类时，也需要结合一些预处理算法，例如数据清洗、去除停用词以及词形还原等，以提高模型的分类效果。
最常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。
二、深度学习技术在情感分析中的应用情感分析是指对文本的情感信息进行分析和判断。
它主要分为两个方向：一是情感极性判断（即文本的情感是正面、中性还是负面），二是情感强度判断。
对于情感分析任务，深度学习技术同样具有很好的性能。
在情感分析中，往往需要先将文本进行分词，并使用相关的文本预处理技术进行数据清洗和特征选择。
然后，通过使用深度学习模型，对文本特征进行自动提取和整合，最终将文本的情感信息判断出来。
同时，深度学习模型也可以通过使用不同的神经网络层来提高情感分析的精度和效果。
三、深度学习技术在文本分类和情感分析中的发展趋势深度学习技术在文本分类和情感分析中应用已经取得了很大的成果，但是在实际应用时，也面临着一些挑战和问题。
例如在数据集稀缺的情况下，深度学习模型难以有效地学习和分类；在处理长文本时，模型的性能往往有限等。
基于深度学习的文本情感分析技术研究
基于深度学习的文本情感分析技术研究一、引言随着社交媒体和互联网应用的快速发展，人们在日常生活中大量产生和分享各种文本内容，如评论、微博、新闻等。
这些文本内容中蕴含着丰富的情感信息，对于理解用户情感倾向、市场趋势等具有重要意义。
然而，传统的文本情感分析方法往往依赖于人工特征提取和规则定义，处理效果受限。
而深度学习以其强大的模式识别能力和自动学习能力在文本情感分析领域取得了巨大突破。
本文旨在探讨基于深度学习的文本情感分析技术的研究现状和发展趋势。
二、深度学习在文本情感分析中的应用2.1 词向量表示文本的情感分析首先需要对词语进行表示，传统的方法往往使用词袋模型或者基于某种词典的表示方法。
而深度学习通过训练词向量模型，将每个词语映射为一个实数向量，使得词向量能够捕捉词语的语义信息，提高了文本情感分析的效果。
2.2 卷积神经网络（CNN）在文本情感分析中的应用卷积神经网络是一种常用于图像处理的深度学习模型，但是它也可以应用于文本情感分析任务。
通过将文本表示为二维矩阵，其中行表示词语，列表示词向量的维度，卷积神经网络可以通过学习局部特征来提取文本的语义信息。
在文本分类和情感分析任务中，卷积神经网络已经取得了不错的效果。
2.3 长短期记忆网络（LSTM）在文本情感分析中的应用长短期记忆网络是一种循环神经网络的变种，适用于处理序列数据，对于文本情感分析任务有着重要的应用价值。
通过将文本转化为序列数据，LSTM能够捕捉文本中的长期依赖关系，从而更好地理解文本的语义信息。
在情感分析任务中，LSTM能够通过学习序列之间的依赖关系，准确地判断文本的情感倾向。
三、基于深度学习的文本情感分析技术的研究挑战3.1 数据稀缺性深度学习模型通常需要大量的数据进行训练，以获取足够的语义信息。
然而，在情感分析领域，由于情感标注的困难性和成本较高，很难获得大规模的标注数据，导致训练数据较为稀缺。
这对于深度学习模型的训练和性能提升带来了挑战。
基于深度学习的中文文本情感分析与情感推荐技术研究
基于深度学习的中文文本情感分析与情感推荐技术研究随着社交媒体和在线评论等用户生成内容的不断增长，情感分析和情感推荐成为了热门的研究领域。
对于中文文本的情感分析和情感推荐，深度学习技术在近年来取得了显著的进展。
本文将探讨基于深度学习的中文文本情感分析与情感推荐技术的研究进展和挑战。
首先，我们将介绍深度学习在中文文本情感分析方面的应用。
传统的情感分析方法倾向于使用基于规则的方法或词典，但对复杂的中文语境处理能力有限。
深度学习技术如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等在情感分析方面取得了显著的成果。
这些模型能够更好地捕捉句子和文本之间的语义关系，提高情感分类的准确性。
其次，我们将探索基于深度学习的中文文本情感推荐技术的研究进展。
情感推荐旨在根据用户的情感倾向和兴趣，向其推荐符合其情感偏好的商品、文章或服务。
深度学习技术通过学习用户的历史行为和情感态度，能够更好地理解用户的情感需求，并提供个性化的推荐。
例如，利用深度学习模型对用户在社交媒体上的情感信息进行建模，可以准确预测他们对某个主题的兴趣程度，从而实现更精准的情感推荐。
然而，基于深度学习的中文文本情感分析与情感推荐仍面临一些挑战。
首先，中文语言的复杂性增加了情感分析和推荐任务的难度。
中文的词汇量庞大，存在很多多义词和歧义问题，同时中文文本中常常会出现长短不一的句子结构，这给情感分析和推荐模型的训练和处理带来了挑战。
其次，深度学习模型依赖于大量标注好的数据进行训练，而对于情感分析和推荐任务，获取高质量的标注数据可能会面临困难。
此外，情感分析和推荐任务中还存在一定的主观性，不同人对情感的理解和评价会有所不同，这也给模型的训练和性能评估带来了一定的难题。
在未来的研究中，可以考虑以下几个方向来改进基于深度学习的中文文本情感分析与推荐技术。
首先，可以结合传统的情感分析方法和深度学习模型，使用混合模型来处理中文文本的情感分析任务，以更好地解决语言复杂性和多义性问题。
机器学习中的迁移学习算法的应用案例
机器学习中的迁移学习算法的应用案例迁移学习是机器学习领域中的一个重要研究方向，它通过将在一个任务中学到的知识迁移到另一个任务中，以提高学习性能。
迁移学习算法已经在很多领域取得了广泛的应用，本文将介绍其中一些经典的应用案例。
一、图像分类图像分类是计算机视觉领域中的一项核心任务，常用的迁移学习算法可以通过将已训练好的深度神经网络模型应用到新的图像分类任务中。
例如，AlexNet是一个在ImageNet数据集上训练的深度卷积神经网络模型，可以应用于其他图像分类任务中。
通过迁移学习，可以利用AlexNet模型在大规模数据集上学到的特征来提取新任务中的图像特征，从而显著提高分类准确率。
二、情感分析情感分析是自然语言处理领域中的一个重要任务，它用于判断文本中的情感倾向，例如判断一段文本是正面还是负面。
迁移学习可以通过将已经在大规模情感标注数据上训练好的模型应用到新的情感分析任务中。
例如，使用迁移学习，可以将在Twitter上训练好的情感分析模型应用到微博等其他社交媒体平台上，从而实现对不同平台上用户情感的自动分析。
三、语音识别语音识别是人机交互中的一个重要任务，它用于将语音信号转化为文本。
迁移学习可以通过将已经在大量语音数据上训练好的语音识别模型应用到新的语音识别任务中。
例如，可以利用在英语语音数据上训练好的模型来进行其他语种的语音识别，通过迁移学习实现跨语种的语音识别功能。
四、异常检测异常检测是数据挖掘领域中的一个重要任务，它用于识别与正常行为不同的异常行为。
迁移学习可以通过将已经在大规模数据上训练好的异常检测模型应用到新的异常检测任务中。
例如，在金融领域，可以将已经在历史交易数据上训练好的异常检测模型应用到新的交易数据中，实时监测异常交易行为。
总结：迁移学习算法在机器学习领域中有着广泛的应用。
本文介绍了几个典型的应用案例，包括图像分类、情感分析、语音识别和异常检测。
通过迁移学习，可以利用在大规模数据集上训练好的模型，将所学到的知识迁移到新的任务中，从而提高学习性能。
基于神经网络的中文情感分析算法研究与实现
基于神经网络的中文情感分析算法研究与实现人类的情感是复杂而多样的，而准确地理解和分析人们的情感对于许多应用领域都具有重要意义，比如社交媒体挖掘、舆情分析、情感化推荐系统等。
近年来，随着神经网络技术的不断发展和普及，基于神经网络的中文情感分析算法成为热门研究方向。
本文将从算法原理、数据处理和实现的角度，探讨基于神经网络的中文情感分析算法的研究与实现。
首先，基于神经网络的中文情感分析算法的核心思想是通过训练一个深度神经网络来学习从中文文本中提取情感信息的能力。
其中，情感分析任务一般分为两个子任务：情感极性分类和情感强度评估。
情感极性分类是将文本划分为正面、负面或中性，而情感强度评估则是对文本进行情感极性的打分。
在数据处理方面，构建高质量的训练数据集是非常重要的。
一般而言，人工标注数据集是最常用的训练数据来源。
数据集可以包括来自社交媒体、新闻评论、电影评论等领域的文本。
为了提升算法的泛化能力，数据集的样本应该尽可能地覆盖多样的情感表达和领域。
此外，还需要进行文本的预处理工作，包括分词、去除停用词、词性标注等。
针对中文情感分析任务，一个常见的神经网络模型是卷积神经网络（CNN）。
CNN包括卷积层、池化层和全连接层。
卷积层用于提取文本的局部特征，池化层用于降低特征维度，全连接层用于进行情感分类或情感评分。
此外，为了更好地捕捉长距离依赖关系，可以使用循环神经网络（RNN）或其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。
这些模型能够学习到文本中的词序信息，对于情感分析任务的性能提升有很大帮助。
另一个重要的研究方向是迁移学习。
迁移学习可以将一个任务上学到的知识应用于另一个相关任务上，提升模型在少量标注数据上的性能。
对于中文情感分析，可以通过使用在大规模英文情感数据上预训练的模型进行迁移学习，然后在中文数据上微调。
这种方法可以有效地利用英文情感数据中学到的特征和知识。
此外，为了进一步提高中文情感分析算法的性能，还可以考虑使用注意力机制和集成学习。
基于深度学习的情感分析
基于深度学习的情感分析近年来，基于深度学习的情感分析技术逐渐成为人们关注的焦点。
情感分析是一种通过计算机技术来识别文本、语音或图像中的情绪和情感信息的方法，它在许多领域中有着广泛的应用，包括市场营销、舆情监测、社交媒体分析等。
深度学习作为一种机器学习的方法，具有强大的模式识别和特征提取能力，能够高效地处理大量复杂数据。
在情感分析中，深度学习模型可以从大量的文本数据中学习到情感表达的模式，自动地从文本中提取情感特征，进而准确地判断文本的情感倾向。
基于深度学习的情感分析通常使用神经网络模型来构建。
其中，循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是两种常用的模型架构。
RNN能够处理变长的序列数据，将前面的信息传递到后面，适用于对文本进行建模。
而CNN则适用于对文本中局部特征的提取，通过多个卷积层和池化层的组合，可以捕捉到不同层次的语义特征。
在构建深度学习模型时，首先需要准备好标记的训练数据。
这些数据通常是由人工标注的，通过对文本进行情感判断并打上相应的标签。
然后，将数据进行预处理，包括分词、去除停用词等，以便于模型的学习和处理。
接着，根据选择的模型架构搭建深度学习模型，并使用标记的训练数据进行训练。
训练过程中，模型会不断地调整自身的参数，使得模型能够更好地适应训练数据。
最后，通过对未知数据进行预测，可以得到文本的情感倾向。
基于深度学习的情感分析技术在许多领域中有着广泛的应用。
在市场营销中，情感分析可以帮助企业了解消费者对产品或服务的态度和情感，从而更好地制定营销策略。
在舆情监测中，情感分析可以帮助分析人员及时了解公众对某一事件或话题的舆论态势，以便及时应对。
在社交媒体分析中，情感分析可以帮助分析人员了解用户对社交媒体上的内容的情感表达，从而更好地理解用户需求和反馈。
然而，基于深度学习的情感分析技术也存在一些挑战。
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基于迁移学习的情感分析算法的研究与实现随着Web2.0时代的到来,飞速发展的互联网极大地改变了人们表达意见、抒发情感的方式和途径,微博、论坛等社交平台不断涌现,人们逐渐习惯于在这些平台上发表评论,这些评论蕴含许多重要的信息,例如情感倾向性等,通过对评论文本进行情感分析能够辅助人们进行产品推荐、舆情分析等,因此探究性能良好的情感分析算法具有巨大的实际意义。
常用的情感分析方法主要分为基于传统机器学习技术、基于情感词典和基于深度学习的方法。
基于深度学习的方法依靠无监督训练的词向量来表示文本,但是这种方法没用充分表示出文本的上下文语境关系,而且经常用于处理文本的循环神经网络结构比较复杂,训练难度较大。
另外,随着各个领域新产品的不断涌现,新的领域往往缺少大量的有标签数据来训练模型,因此,研究如何利用已有领域的有标签训练数据对新的领域进行情感分析具有重要意义。
本文针对现有的情感分析算法存在的问题进行了研究,探究了迁移学习技术在情感分析算法中的应用,主要的工作内容包括以下三个方面:(1)针对无监督训练的词向量无法表示上下文语境关系的问题,本文提出基于模型迁移的分层注意力网络的情感分析算法,利用机器翻译任务训练一个编码器,并将这个编码器模型结构迁移到情感分析任务中,用于生成文本的分布式表示。
由于翻译模型需要充分提取上下文中的关键信息才能够尽可能准确地实现一种语言到另一种语言的转换,因此,经过这种方式获得的词向量涵盖了上下文语境关系,对情感分析算法的性能有很大的提升。
(2)本文使用分层的注意力机制神经网络
完成文本情感分析任务,网络主要分为单词层和句子层,在每层都使用一种称为最小门单元的简化的神经网络结构,减少了模型参数,降低了模型训练难度,并且在每层均引入了注意力机制来提取重要的信息。
(3)针对在一个领域内训练的情感分析算法无法应用于其他领域的问题,本文提出了基于特征的跨领域迁移的情感分析算法,利用编码器提取领域无关的公有特征和目标领域的私有特征,然后结合这两种特征利用源领域有标签样本数据和小部分目标领域有标签样本数据训练分类器,实现跨领域情感分类。