聚类算法和卷积神经网络在文本情感分析中的应用研究

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1、分类号ＴＰ３密级公开ＵＤＣ编号《煮＾聲巧女研《ｉ＃化给Ａ趣目巧类义法和卷热拥经网络在义义情成分斩中的应用研巧学院（所、中心）信魚堂院专业名称计ｇ轨应用巧乂研究生姓名何云超学号１２０１３００１０４９导师姓名刘惟一职称教巧２０１６年５月．１？＇’？论文独创性声明及使用授权本论文是作者在导师指导下取得的研究成果。除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研充成果，不存在劃窃或抄袭行为。与作者一同工作的同

2、志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。现就论文的使用对云南大学授权如下，也可：学校有权保留本论文（含电子版）、采用影印缩印或其他复制手段保存论文；学校有权公布论文的全部或部分内容，可Ｗ将论文用于查阅或借阅服务；学校有权向有关机构送交学位论文用于学术规范审查、社会监督或评奖：学校有权将学位论文的全部或部分内容录入有关数据库用于检索服务。（内部或保密的论文在解密后应遵循此规定）－＇如始．ｘ／研巧生签名：呵导师签名：日期：ｗ）＾摘要由于社交网络和购物平台

3、的普及，网络上由用户生成的内容越来越多，而这些内容中往往包含有一些用户观点、喜好、情感等有用信息，自动的识别用户通过文字所表达的情感越来越受到重视。情感分析是对自然语言处理中和情感有关一一的系列问题的总称，其主要目标是分析文本中所蕴含的情感信息。这情感信息可Ｗ是离散的几个类别，如正向、负向、中性，或者喜怒哀乐等情感，也可Ｗ是连续的惰感强度，由，。传统的短文本离散型情感分类方法于文本长度的限制在文本表示时容易出现特征稀疏问题，这将导致分类器分类性能降低同时增加其模型复杂度。而在连续型情感预测问题中，传统

4、的方法倾向于使用基于情感词典，然而情感词典往往没有及时收录非正式文本、非规范词汇的情感信息的方法，将导致模型在处理非正式文本时性能降低。基于上述考虑，在本文中，我们首先对离散型情感分类问题进行了介绍，提一出了种基于聚类算法的短文本情感分类方法，克服短文本恃征表示中存在的稀疏性问题；聚类算法的目的是将短文本按照其情感相似性，汇聚成长文本，然一后用形成的长文本来训练分类器，从而定程度上降低特征稀疏性知；而对于未一情感类别的测试文本，为了使其和训练数据保持致，我们使用两阶段合并法，Ｉ分别和正向、负向

5、文本进行两次合并，然后依据合并前后的情感概率估计变化大一小来判断其所属情感类别。其次，基于深度学习技术，我们提出系列卷积神经网络架构，及应用他们在连续型情感强度预测问题上；卷积神经网络可Ｗ自动学习文本的向量表示，同时不需要使用情感词典等额外资源，避免了情感词典覆一盖率低的问题，，。最后我们在中英文数据集上进行了系列实验同时对实验结果进行了分析，实验结果表明聚类算法在情感分类上的有效性，及深度学习技术在情感强度预测上的优秀性能。关键词：情感分析；深度学习；卷积神经网络；情感强度预测；文本分类ＩＡ

6、ｂｓｔｒａｃｔＡｂｓｔｒａｃｔＡｓｔｈｅｏｕｌａｒｉｔｏｆｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｓａｎｄｏｎｌｉｎｅｓｈｏｉｎｇｌａｔｆｏｒｍ，Ａｃｒｅａｒｅｍｏｒｅａｎｄｐｐｙｐｐｐｕ－ｍｏｒｅｓｅｒｇｅｎｅｒａｔｅｄｃｏｎｔｅｎｔｗｈｉｃｈｃｏｎｔａｉｎｓｏｍｅｕｓｅｆｕｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｃｌｕｄｉｎｕｓｅｒ，，ｇｏｉｉｄｅ．ｈａｄｈａｉｉｎｉｏｎｓｒｅｖｉｅｗｓｅｍｏｔｏｎｓａｎｄａｔｔｔｕＩｔｓａｔｒａｃｔｅｓｏｍｕｃｔｔｅｎｔｏｎｔｏｐ，

7、，ａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙｉｄｅｎｔｉｆｙｓｅｎｔｉｍｅｎｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｐｒｅｓｓｅｄｔｈｒｏｕｇｈｗｏｒｄｓａｎｄｓｅｎｔｅｎｃｅｓ．Ｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｉｓａｅｎｅｒａｌｔｅｒｍｉｎｄｉｃａｔｉｎａｓｅｒｉｅｓｏｆｒｏｂｌｅｍｓｉｎｎａｔｕｒａｌｌａｎｕａｅｇｇｐｇｇｒｏｃｅｓｓｉｎａｎｄｉｔｓｍａｉｎｏｂｅｃｔｉｖｅｉｓｔｏａｎａｌｚｅｔｈｅｓｅｎｔｉｍｅｎｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｍｌｉｅｄｉｎｐｇ，ｊｙｐｔｈｅ

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