文本情感分析中的卷积方法

摘要

文本情感分析是自然语言处理领域的一个重要研究问题,其基本任务旨在对文本情感的类别进行判断,对文本情感的要素,例如:情感的发起者、情感的对象、情感的原因等等进行抽取.伴随着深度学习方法的兴起,目前基于神经网络的方法已经成为文本情感分析领域的主流方法之一.但是目前的深度学习方法大多数将文本情感分析作为实验对象,并未对情感分析问题本身进行深入的解构.为此,本文以卷积神经网络为例,进行了一下几个方面的工作:首先,从数学的角度对卷积神经网络在文本情感分析中的工作原理进行了解析;其次,在这一解析的基础上,利用卷积进行基于注意力机制的加权,与多种不同的神经网络进行结合;最后,在多个情感分析相关问题的实验上验证了相关方法的有效性.