基于深度学习的文本情感分析

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1、分类号：ＴＰ巧１单位代巧：１０１拍研巧生学号：２０口巧２Ｕ２密级：公开參古林大学硕古学位论文—学术樂他（）基于深度学习的文本巧感分祈ＴｅｘｔＳｅｎｔｌｉｉｍｅｎｔＡｎａｙｓｓｂａｓｅｄｏｎＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎＭｅｔｈｏｄｓｇ作者姓名：王雪娇专业：计算机应用技术研巧方向：数据库与Ｗｅｂ智能指导教师：赫枫齡教授培养单位：升算机科学与技术学院２０１６年５月未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，巧不得对本论文的全部或部分内容进行

2、任何形式的复制、修改、发行、出租、放编等有碍作者。否则著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限），应承担侵权的法律责任。吉林大学硕±学位论文原创性声明，独立本人郑重声明：所呈交学位论文，是本人在指导教师的指导下。进行研究工作所取得的成果除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体。，均己在文中明确方式标明本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名＾日期：＞／许ｊ月基于深度学习的文本情感分析TextSentimentA

3、nalysisbasedonDeepLearningMethods作者姓名：王雪娇专业名称：计算机应用技术指导教师：赫枫龄教授学位类别：工学硕士答辩日期：2016年5月24日摘要摘要基于深度学习的文本情感分析随着Web2.0时代的蓬勃发展，互联网上出现了大量的数据。人们在博客，微博，产品评论，电影评论，网络讨论群等区域留下了非常多的文本信息。这些非结构化的文本中包含了作者的思想，情感，观点以及看法。如果能够从这些非结构化的数据中提取出情感数据，将会推动自动抉择支持、网络舆情风险分析、信息预警、商品销售的发展，在科研以及实际应用中具有非常大的价值。传统的用

4、于解决文本情感分析问题的方法包括基于知识的方法，基于统计的方法以及混合的方法。在数据量不大或者语义不够丰富的时候，这些方法能够取得一定的效果。但是随着数据量越来越大，表达方式越来越丰富，传统的方法已经无法有效地解决这一类问题，新的方法亟待提出。深度学习自2006年以来获得了人学术界以及工业界广泛的关注。虽然在整体架构上，基于深度学习的方法与传统的神经网络相似，但是由于采用了不同的数据表示方式以及训练方式，梯度扩散、过拟合等问题得到了有效地解决。目前，在图像识别，语音识别等领域，基于深度学习的方法已经取得了比传统的机器学习方法更好的效果。卷积神经网络和循环

5、神经网络是深度学习中两个比较有效的模型，前者适合从数据中提取出局部特征，而后者能够有效地分析时序数据。单独地使用这两个模型中的一个难以在文本情感分析任务中取得令人满意的效果，因此出现了由二者共同构成的混合模型。本文针对混合模型中存在的缺陷做出了三点改进：优化输入向量序列，将文本转化为等长的输入向量序列；提出一种新的激活函数，有效缓解了梯度消失的问题并提高了模型的泛化能力；使用MaxPooling技术提取局部特征的最大值。从Yelp2015数据集的实验结果可以看出，本文提出的三点改进是有效的。此外，本文针对模型中比较重要的参数做了多组对比实验，研究了这些参

6、数对于模型的影响。I摘要关健词：文本情感分析，深度学习，卷积神经网络，循环神经网络IIAbstractAbstractTextSentimentAnalysisbasedonDeepLearningMethodsWiththeriseofWeb2.0,moreandmoredatacanbefoundontheInternet.Peopleproducetextsinformationviawritingblogs,microblogs,productreviews,filmreviewsandsoon,whicharemainlyunstructure

7、ddatacontainsentimentsoropinionsofthewriter.Ifthesentimentbeneathallthedatacanbeproperlyextracted,therewillbeagreatimprovementforautomaticdecisionsupport,riskanalysisforcyberspacepublicopinion,informationalertandcommoditysales,whichisofgreatsignificanceforscientificresearchandpra

8、cticalapplication.Tranditionalmethodsfor