CNN结合BLSTM的短文本情感倾向性分析

摘要

情感分析在业界被广泛应用于产品分析、商品推荐等方面,具有很高的商业价值。目前常用的研究方法主要基于机器学习算法和基于词典的方法,该类方法通常需依赖复杂的人工规则和特征工程。针对传统情感分类方法需要人工干预的问题,总结目前已有可用于情感分析的深度学习方法,提出将卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(BLSTM)进行组合,并将融合后的特征添加至注意力机制,设计出CBLSTM-Attention模型。实验表明,该模型在中文数据集上准确率达0.9650,在NLPCC英文数据集上准确率达0.9422,证明该方法不仅可提高文本情感倾向性分析的准确率,而且可有效解决人工干预问题。