一种基于A-GCNN网络和ACELM算法的中文文本情感分类方法

摘要

本发明公开了一种基于A‑GCNN网络和ACELM算法的中文文本情感分类方法，该方法包括以下步骤：步骤1：搜索网络数据构建初始数据模型，并将初始数据模型进行预处理，获得预处理后的数据模型；步骤2：将预处理后的数据模型向量化，获得数据向量模型；步骤3：将数据向量模型输入ACELM算法模型中进行特征提取；ACELM算法模型是由Text‑CNN网络模型和A‑GCNN网络模型两大卷积层并行作用、同时进行特征提取；步骤4：将两个网络模型分别提取的同一数据的不同特征共同输入ELM模型进行深度特征提取和分类，输出分类结果。此方法解决了中文文本情感分析的准确率优化和过拟合等问题，还提出了自行编写构建数据集的原则和方法，且本发明具有普适性，方便改良后处理各类中文NLP任务。