基于深度卷积神经网络模型的文本情感分类
来源：计算机工程杂志2019年第3期北京时间：
作者：周锦峰,叶施仁,王晖
单位：常州大学 信息科学与工程学院,江苏 常州 213164
摘要：为高效提取不同卷积层窗口的文本局部语义特征,提出一种深度卷积神经网络(CNN)模型。通过堆叠多个卷积层,提取不同窗口的局部语义特征。基于全局最大池化层构建分类模块,对每个窗口的局部语义特征计算情感类别得分,综合类别得分完成情感分类标注。实验结果表明,与现有CNN模型相比,该模型具有较快的文本情感分类速度。
关键词：情感分析,情感分类标注,深度学习,卷积神经网络,词向量
基金资助：国家自然科学基金(61272367);江苏省科技厅项目(BY2015027-12)。
