基于词向量和字向量混合模型的文本情感分析方法

摘要

本发明针对目前文本情感分析中情感信息表达不充分、只考虑词语本身而忽略其他文本特征的问题，提出基于词向量和字向量混合模型的文本情感分析方法，包括步骤：首先对中文数据集进行预处理，利用Word2Vec训练词向量和字向量矩阵；然后将词向量和字向量作为输入数据，分别送入卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)网络中进行特征提取；在其后引入两个注意力层，来学习重要的文本特征；最后将两个通道所提取的文本特征进行合并，使用分类层对输出进行分类。本发明所提方法在中文数据集上具有显著性和优越性。