基于文本的情感分析及研究
基于深度学习的文本情感分析方法研究
基于深度学习的文本情感分析方法研究随着社交媒体的兴起以及用户生成内容的爆炸增长，对大规模文本数据进行情感分析的需求与日俱增。
文本情感分析是一种将自然语言处理和机器学习相结合的技术，旨在自动识别和理解文本中的情感倾向。
近年来，深度学习模型在文本情感分析领域取得了显著的进展，并且成为了研究和应用的热点之一。
本文将就基于深度学习的文本情感分析方法进行综述，并对其研究现状和未来发展进行讨论。
一、基础知识介绍1.1 文本情感分析概述文本情感分析，又称为情感倾向分析，是指通过计算机技术对文本进行情感判断和分类的过程。
其目标是将文本分类为积极、消极或中性等情感类型。
情感分析可应用于情感监测、品牌舆情分析、用户评论情感分析等领域，对于企业决策和社会舆情分析起着重要作用。
1.2 深度学习简介深度学习是一种基于神经网络模型的机器学习方法，通过多层神经网络的构建和训练来解决复杂的模式识别和数据分析问题。
与传统机器学习方法相比，深度学习模型以其强大的非线性拟合能力和自动特征学习能力在文本情感分析任务中表现出色。
二、基于深度学习的文本情感分析方法2.1 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种常用的深度学习模型，具有一定的自然语言处理能力。
在文本情感分析领域，卷积神经网络通过卷积操作来捕捉文本中的局部特征，进而通过全连接层进行分类。
该方法在文本分类任务中取得了很好的效果。
2.2 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一类具有记忆能力的神经网络，对于处理序列数据的任务特别有效。
在文本情感分析中，循环神经网络通过序列建模，能够较好地捕捉上下文信息，对于理解文本中的情感趋势非常有帮助。
然而，长时依赖问题限制了RNN模型的准确性。
2.3 长短期记忆网络（LSTM）为了解决长时依赖问题，研究者提出了长短期记忆网络。
LSTM模型通过引入记忆单元和门控机制，能够有效地记忆长期依赖关系，并且在文本情感分析中取得了较好的效果。
LSTM模型在多层结构的基础上，能够更好地处理文本中的复杂情感信息。
基于文本挖掘的情感分析研究
基于文本挖掘的情感分析研究情感分析是指通过对文本内容进行分析和分类，确定其中所包含的情感倾向。
基于文本挖掘的情感分析研究主要通过挖掘文本中的情感信息，利用机器学习、自然语言处理等技术，识别和提取文本中的情感信息，并进行情感倾向分析和分类。
本文将从情感分析的意义、方法和应用等方面进行探讨。
一、情感分析的意义情感分析可以帮助人们更好地理解和解读文本，揭示其蕴含的情感信息，为人们提供更准确和全面的信息。
在商业领域中，情感分析可以帮助企业了解顾客的情感态度，了解产品的市场反馈，帮助企业制定更有效的营销策略。
在社交媒体中，情感分析可以帮助人们追踪公众的情感倾向，了解舆论动态。
在政治舆情分析中，情感分析可以帮助政府和政治人物了解民众的情感态度，从而采取更合适的政策措施。
二、情感分析的方法情感分析的方法主要包括基于词典的方法和基于机器学习的方法两种。
1.基于词典的方法：基于词典的方法主要是通过构建情感词典，将文本中的词语与情感词典进行匹配，计算文本中情感词的出现频率和权重，从而确定文本的情感倾向。
这种方法的优势在于简单快速，但不足之处是难以处理文本中的语义、语境和否定等问题。
三、情感分析的应用情感分析在各个领域都有广泛的应用。
在社交媒体中，情感分析可以帮助企业监测和分析用户评论和观点，了解用户对产品和服务的满意程度，从而改进产品和服务质量。
在推荐系统中，情感分析可以根据用户的情感倾向进行个性化推荐，提高推荐准确度。
在舆情监测中，情感分析可以帮助政府和企业了解公众的情感态度和舆论动向，制定更合适的应对策略。
在金融领域中，情感分析可以对市场情绪进行预测，帮助投资者更准确地判断市场走向。
总结起来，情感分析是一项非常有意义的研究工作，可以帮助人们更好地理解文本内容、追踪舆论动向、改进产品和服务质量，对于商业和社会的发展具有重要作用。
同时，我们也应该承认情感分析仍然存在一些挑战，如处理多义性、否定和语义等问题，未来还需要进一步研究和改进相应的方法和算法，以提高情感分析的准确度和可靠性。
基于文本挖掘技术的用户评论情感分析与评价研究
基于文本挖掘技术的用户评论情感分析与评价研究随着互联网的快速发展，用户评论成为人们获取商品和服务信息的重要途径。
用户的评论可以提供对产品的评价、意见和建议，对企业来说，了解用户的情感态度对于改进产品或服务非常重要。
因此，基于文本挖掘技术的用户评论情感分析与评价研究具有重要的实际意义。
一、用户评论情感分析1. 分析背景和目的：用户评论情感分析旨在通过分析用户对商品或服务的评论来判断其情感倾向，即正面、负面或中性。
这对于企业来说，有助于了解用户的满意度和改进的方向，进而提升产品的竞争力。
2. 分析方法：基于机器学习的文本分类技术是一种常见的用户评论情感分析方法。
这种方法通过构建一个情感标注数据集，并使用算法来训练模型，进而对新的用户评论进行情感分类。
常见的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习等。
3. 实施步骤：（1）数据收集：收集包含用户评论和情感标签的数据集。
（2）文本预处理：对用户评论进行分词、去除停用词等预处理操作，以便后续的特征提取。
（3）特征提取：将预处理后的用户评论转化为可供算法使用的特征表示。
常见的特征提取方法包括词袋模型和词嵌入等。
（4）模型训练：使用机器学习算法，如朴素贝叶斯和支持向量机，训练情感分类模型。
（5）模型评估：使用测试集评估模型的性能，包括准确率、召回率和F1值等指标。
4. 应用领域：用户评论情感分析可以应用于各个行业和领域，比如电商、旅游、餐饮等。
通过对用户评论的情感进行分析，商家可以了解用户的满意度和需求，进而优化产品或服务。
二、用户评论评价研究1. 分析背景和目的：用户评论评价旨在通过对用户评论的内容进行分析，挖掘有价值的信息。
这对于企业来说，可以了解用户对产品的具体评价，发现存在的问题和优势，进而进行改进和提升。
2. 分析方法：基于文本挖掘技术的用户评论评价研究方法主要包括主题提取、关键词抽取和情感词汇分析等。
主题提取可以帮助企业发现用户评论中提到的主要问题或需求，关键词抽取可以帮助企业把握用户评论的重点内容，情感词汇分析可以帮助企业了解用户对产品的态度和评价。
基于内容分析的文本思想情感分析技术研究
基于内容分析的文本思想情感分析技术研究随着信息爆炸式增长的时代，人们日常生活中接触到的文本材料日益增多。
这些文本材料可能是新闻报道、社交媒体弹幕、微博评论、电视剧剧情概要、小说梗概等等。
针对这些不同种类的文本材料，对其进行思想情感分析已经成为研究热点。
1.思想情感分析概述思想情感分析是指根据文本内容和语言风格，对所描述的事件、人物和情感进行分析并确定情感色彩的一种技术。
随着大数据时代的到来，思想情感分析已经成为人工智能领域的一个重要研究方向。
2.基于内容分析的思想情感分析技术文本思想情感分析技术可以通过各种方式实现，其中基于内容分析的技术是一种比较成熟的技术。
它主要通过文本语言中的情感加载、语态和词性等多个因素来进行情感计算。
通过在语言中识别情感表达和情感符号，再将情感符号对应到相应的文本语言中，就可以完成情感分析。
此外，还可以考虑一些词频统计、主题挖掘等方式对文本情感进行分析。
3.基于内容分析的思想情感分析应用基于内容分析的思想情感分析技术已经被广泛应用到了各个领域，包括电子商务、社交媒体、政治等。
在电子商务中，思想情感分析技术可以为用户提供更好的产品解决方案；在社交媒体中，可以帮助用户识别虚假信息和恶意言论；在政治领域中，可以帮助政府更好的了解社会民意和识别网络谣言。
4.基于内容分析的思想情感分析技术的挑战和前景虽然基于内容分析的思想情感分析技术已经比较成熟，但是一些挑战和问题仍需被解决。
其中最大的挑战在于如何解决文本语言多样化带来的处理问题。
另外，基于内容分析的思想情感分析技术的进一步应用也需要和其他技术结合，例如自然语言处理、机器学习等，才能够获得更好的效果。
未来，随着技术的进一步发展，基于内容分析的思想情感分析技术的应用也将不断拓展。
尤其是在智能家居、智能健康等领域，思想情感分析技术将会发挥更加重要的作用。
我们可以期待着更多智慧化的应用将会面世。
基于文本挖掘的情感分析与预测
基于文本挖掘的情感分析与预测随着互联网的发展，人们的生活逐渐被信息所包围。
在这些信息中，有许多是关于情感的，比如人们写的日记、评论、新闻报道等等。
情感分析就是从这些文本数据中，提取出正面、负面、中性等情感信息，并对其进行分类和分析。
一、情感分析的意义1、商业领域：情感分析可以帮助企业了解顾客对产品的看法、评价和意见，从而改善产品质量和提高销售额。
2、政治领域：情感分析可以帮助候选人了解民众在选举过程中的反应和情绪，从而在宣传和策略上做出改变。
3、医学领域：情感分析可以辅助医生感知患者的心理状态，分析患者的疾病和恢复情况等。
二、情感分类与分析方法早期的情感分析主要基于人工规则或人工标注。
随着机器学习和自然语言处理技术的发展，情感分析的方法也逐渐向自动化、智能化方向发展。
1、情感词典方法：将情感词表作为分类和分析的依据。
根据文本中的词汇，在情感词典中查找其情感倾向（正面、负面或中性），最终得出整个文本的情感倾向。
2、机器学习方法：常用的算法有支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、决策树等。
这些算法通过训练数据集来建立模型，最终预测文本的情感倾向。
三、情感分析的应用案例1、微博情感分析：通过分析微博用户的评论和转发行为，研究用户对某一事件或话题的情感倾向。
2、电商产品评价分析：将产品的评价数据进行情感分析，得出用户对某一产品的整体评价和对每一项指标的评价。
3、新闻情感分析：通过分析新闻报道的语言表达方式和情感倾向，了解民众对某一事件或政策的反应和情绪。
四、未来展望情感分析技术已经被广泛应用于商业、舆情、医疗等领域，但仍存在许多挑战。
比如，情感的表达方式多样化、文本的长度和语言习惯不同、对语境和文化差异的理解等。
因此，未来的研究方向主要包括以下几个方面：1、多语言和跨文化情感分析2、深度学习技术在情感分析中的应用3、基于情感分析的个性化推荐和服务4、结合其他数据源（如音频和视频）进行情感分析总之，情感分析技术的进步将对人们的生活产生越来越重要的影响。
基于深度学习的文本情感分析与情绪识别技术研究
基于深度学习的文本情感分析与情绪识别技术研究一、引言在如今信息爆炸的时代，人们每天处理着大量的文本数据，这些文本数据中蕴含着丰富的情感和情绪信息。
因此，利用计算机技术对文本进行情感分析和情绪识别具有重要意义。
本文将探讨基于深度学习的方法在文本情感分析和情绪识别方面的技术研究。
二、文本情感分析技术研究1. 情感分析概述情感分析是指对文本中的情感进行自动分析和识别的过程。
它通常分为两类：情感极性分析和情感目标分类。
情感极性分析是用来判断文本的情感态度是积极的、消极的还是中性的；情感目标分类则是将文本中表达的情感与特定的情感目标联系起来。
2. 传统的情感分析方法传统的情感分析方法主要依赖于人工构建的特征以及机器学习算法。
人工构建的特征包括词袋模型、n-gram模型和情感词典等，而机器学习算法主要包括支持向量机（SVM）和朴素贝叶斯（Naive Bayes）等经典算法。
3. 基于深度学习的情感分析方法近年来，深度学习技术的快速发展为文本情感分析带来了新的突破。
深度学习模型可以自动从原始文本中学习有用的特征表示，无需依赖于人工构建的特征。
常见的基于深度学习的情感分析模型包括卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
三、文本情绪识别技术研究1. 情绪识别概述情绪识别是指通过分析文本中的语义和语境信息，识别出文本所表达的情绪类别。
情绪类别通常包括愉快、悲伤、愤怒、惊讶等。
2. 传统的情绪识别方法传统的情绪识别方法主要依赖于人工定义的规则和特征。
例如，通过构建情感词典，并利用词频统计等方法进行情绪识别。
然而，传统方法的效果受限于人工定义的规则和特征的质量。
3. 基于深度学习的情绪识别方法基于深度学习的情绪识别方法可以从文本中学习到更丰富、更有表达力的语义特征表示。
通过使用深层的神经网络模型，如循环神经网络（RNN）和注意力机制（Attention），情绪识别模型能够更好地捕捉文本中的情感和情绪信息。
《基于语音和文本的情感识别研究》范文
《基于语音和文本的情感识别研究》篇一一、引言情感识别是人工智能领域中的一个重要研究分支，主要用于对人类情感的智能分析和处理。
近年来，随着互联网技术和大数据的迅速发展，情感识别在多个领域得到广泛应用，包括智能问答系统、人机交互、社交媒体分析等。
情感识别的研究方法主要分为基于文本和基于语音两种方式。
本文将重点探讨基于语音和文本的情感识别研究。
二、语音情感识别语音情感识别主要依赖于计算机技术和音频处理技术。
它通过对人类语音的分析和解释，推断出语音中所蕴含的情感信息。
在语音情感识别中，关键技术包括语音信号的采集、预处理、特征提取和分类器设计等。
（一）语音信号的采集与预处理在语音情感识别的过程中，首先要进行语音信号的采集和预处理。
语音信号采集的准确性和清晰度直接影响着情感识别的准确度。
因此，需要通过合适的音频设备和专业的预处理方法，保证信号的质量。
常见的预处理方法包括去噪、归一化等。
（二）特征提取特征提取是语音情感识别的关键步骤。
通过对语音信号进行频谱分析、声学特征提取等手段，提取出反映情感的关键特征，如音调、语速、音色等。
这些特征对于后续的情感分类具有重要的指导意义。
（三）分类器设计分类器设计是实现语音情感识别的核心环节。
常用的分类器包括支持向量机（SVM）、神经网络等。
通过训练大量的情感样本，建立分类模型，进而实现情感的自动识别。
三、文本情感识别与语音情感识别不同，文本情感识别主要通过对文本内容进行分析，挖掘其中的情感信息。
在文本情感识别中，关键技术包括文本预处理、特征提取和情感分析等。
（一）文本预处理文本预处理是文本情感识别的第一步。
主要包括去除无关信息、分词、去除停用词等操作，为后续的情感分析提供基础数据。
（二）特征提取特征提取是文本情感识别的关键环节。
通过词频统计、词性标注、语义分析等方法，提取出文本中与情感相关的关键特征，如词语的语义倾向、句子的情绪表达等。
（三）情感分析情感分析是对提取出的特征进行综合分析和判断的过程。
基于深度学习的文本情感分析研究
3
情感分类
将商品评价分为好评、中评或差评等情感类别， 并分析消费者对商品的情感态度和购买意愿。
社交媒体文本情感分析
数据集
使用社交媒体平台上的文本数据，如Twitter、微博等，进行训练和测试。
深度学习模型
采用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型进行训练和预测。
情感分类
将社交媒体文本分为积极、消极或中性等情感类别，并分析用户对特定话题或事件的情感态度和观点。 同时，可以结合社交媒体的特点，如表情符号、话题标签等，进一步提高情感分析的准确性和细粒度。
06
总结与展望
研究工作总结
01 02 03
深度学习模型在文本情感分析中的有效性
通过大量实验验证，深度学习模型如卷积神经网络（CNN ）、循环神经网络（RNN）及其变体在文本情感分析任务 中取得了显著成果，相较于传统机器学习方法有更高的准 确率和效率。
02
深度学习相关理论
神经网络基本原理
01 神经元模型
神经网络的基本单元，模拟生物神经元的结构和 功能。
02 前向传播
输入信号经过神经元处理后向前传递的过程。
03 反向传播
根据误差调整神经元权重的过程，实现网络学习 。
深度学习模型及算法
卷积神经网络（CNN）
循环神经网络（RNN）
通过卷积操作提取局部特征，适用于图像 处理等领域。
采用词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等文本表示方法 将文本转换为向量形式。
输入层设计
将文本向量作为输入层的输入，通过嵌入层将单词映 射为低维稠密向量。
隐藏层设计及特征提取
基于文本挖掘的用户情感分析研究
基于文本挖掘的用户情感分析研究随着互联网的普及和社交媒体的兴起，人们越来越多地借助网络平台来表达自己的想法和感受。
尤其是在电商领域，消费者在购买产品之前，往往会先去了解该产品的用户评价，而这些评价往往包含着消费者的情感倾向。
因此，通过对网络上的用户评价进行情感分析，可以帮助企业了解用户的需求和情感状态，从而调整产品策略，提高产品满意度和销量。
本文将探讨基于文本挖掘的用户情感分析研究的相关领域和应用。
一、文本挖掘技术简介文本挖掘是一种从大规模文本数据中自动提取有用信息的技术。
其主要包括文本预处理、特征提取和模型建立等步骤。
文本预处理一般包括文本清洗、分词和词性标注等，旨在去除文本中的噪声和无用信息。
特征提取是指从文本数据中抽取出特征信息，用于后续的模型建立和分析。
常用的特征提取方法包括词频、词袋和TF-IDF等。
模型建立是指根据特征信息和标注数据构建分类、聚类等模型，用于对大规模文本数据进行分析和挖掘。
二、用户情感分析的研究现状用户情感分析是指通过对用户在社交媒体上发布的文本信息进行分析，挖掘和了解用户的情感状态。
目前，该领域的研究主要分为两大类：基于情感词典的方法和基于机器学习的方法。
1、基于情感词典的方法基于情感词典的方法是最为常见和简单的情感分析方法。
该方法的主要思路是基于已有的情感词典，对文本数据中各个词汇的情感极性进行统计，得到文本的情感极性得分。
情感词典是一种手工构建的词典，其中包含了大量词语及其所对应的情感极性（如正向、负向和中性）。
该方法的优点是计算速度快，而缺点是准确性较低，对于一些长尾词汇和多义词很难进行准确的情感极性判断。
目前，已有许多情感词典被广泛应用于用户情感分析领域，如知网情感词典、情感分析用词典（SentiWordNet）等。
2、基于机器学习的方法基于机器学习的方法是利用机器学习算法对标注好的训练集进行训练，然后对未标注数据进行分类的一种方法。
该方法的主要思路是基于已有的标注数据，从中抽取特征信息，然后采用分类器（如朴素贝叶斯、支持向量机等）对文本数据进行分类。
《2024年基于深度学习的情感词向量及文本情感分析的研究》范文
《基于深度学习的情感词向量及文本情感分析的研究》篇一一、引言随着互联网的快速发展和普及，大量的文本数据在社交媒体、论坛、博客等平台上不断涌现。
对这些文本数据进行情感分析，对于理解公众情绪、市场趋势以及产品反馈等方面具有重要意义。
近年来，基于深度学习的情感词向量及文本情感分析技术得到了广泛关注。
本文旨在研究基于深度学习的情感词向量表示及文本情感分析方法，为相关领域的研究和应用提供参考。
二、深度学习与情感词向量表示1. 传统词向量表示的局限性传统的词向量表示方法，如Word2Vec、GloVe等，主要关注词的上下文关系，而忽略了词的情感色彩。
在情感分析任务中，具有情感色彩的词对于准确判断文本情感至关重要。
因此，传统的词向量表示方法在情感分析领域存在一定的局限性。
2. 情感词向量的提出与发展为了解决上述问题，研究者提出了情感词向量的概念。
情感词向量是在传统词向量基础上，融入了词的情感色彩信息。
通过训练大量带有情感标签的文本数据，可以学习到具有情感色彩的词向量表示。
这种表示方法能够更好地捕捉词的情感信息，提高情感分析的准确性。
三、深度学习在文本情感分析中的应用1. 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种适用于处理序列数据的神经网络结构。
在文本情感分析中，RNN可以捕捉文本的时序信息和上下文关系。
通过训练大量带有情感标签的文本数据，RNN可以学习到文本的情感特征，从而实现情感分析。
2. 卷积神经网络（CNN）与文本情感分析卷积神经网络在文本情感分析中主要用于提取文本的局部特征。
通过卷积操作和池化操作，CNN可以捕捉到文本中的关键信息，如关键词、短语等。
这些关键信息对于判断文本的情感具有重要意义。
结合深度学习技术，CNN可以进一步提高文本情感分析的准确性。
3. 深度学习在情感词向量学习中的应用深度学习在情感词向量学习中发挥了重要作用。
通过构建深度神经网络模型，可以学习到具有情感色彩的词向量表示。
这些词向量表示不仅包含了词的上下文信息，还融入了词的情感信息。
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有意义的信息。
矩阵
，
，是从 BLSTM 层获得的，
其中 d 是 wordembedding 的大小。然后利用卷积来提取 H上的局
部特征。卷积运算涉及 2D 滤波器
，应用于窗口的 k 个单词
和 d 个特征向量，矩阵经过卷积生成新的特征 :
(2-7) 它描述了一个卷积的过程， 是一个激活函数 , 可以是 tand
LSTM，其隐藏层到隐藏层的连接以相反的时间顺序流动，这样就不
仅输入了过去的信息还有未来的信息，则第 t 个字的输出如下式所示：
(2-6)
这里， 用于组合前向和后向的输出。
（2）卷积操作
经过 BLSTM 层，最后隐藏层输出的矩阵
是
句子最终的表示，与句子中的所有其他单词相关，可以有效地将该矩
阵视为“图像”，因此可以利用二维卷积和二维最大池操作来捕获更
的迭代次数均为 20 次。我们将 BLSTM-2DCP 与比其他模型进行较，
显 示 CNN_model、LSTM_mode1、GRU_model、BLSTM-2DCP_
model 的准确率分别为 65.97%、71.52%、72.22%、75.63%，实验表明，
我们的模型在京东用户评论数据集上优于 CNN_model、LSTM_
关键词：文本情感分类 LSTM 长短记忆网络 BLSTM-2DCP
一、概述
基于文本的情感分类挖掘是近年来的热点研究方向之一，对资
源搜索、信息过滤、垃圾邮件分类等具有重要的意义。CNN 采用前
馈神经网络，利用卷积层和采样层应用于文本分类。文献 [3] 使用双
向 RNN 来学习原始文本数据的关系模式 , 文献 [4] 提出了长短期记
机选择 90％的训练集，10% 的测试集。该样本分为好评评论和差评
评论，对于本文的文本褒贬分类，将训练样本比例按分类规划为 1:1，
以 此 更 好 的 训 练 模 型。将本 文 方 法与广 泛使 用的 文 本分 类 方 法在
数据集的测试准确率进行比较，同时进行了 CNN_model、LSTM_
model、GRU_model，BLSTM-2DCP_model 的 训 练 和 测 试，数 据
和
函数，该过程应用于卷积核在矩阵 H 的每次滑动重叠的
窗口以产生特征图
。
（3）二维最大池化层
在卷积后产生的特征图 O 上应用最大池化操作，为卷积后的
特征捕获一个最高值的特征作为最重要的特征。对于 2D 最大池
，它应用于矩阵的每个可能的窗口以提取最大值：
（2-8）
其中
表示 2D 最大合并函数，其中
，
然后与特征图中的每个特征
矩阵最大池化后的结果组合如下：
(2-9)
（4）输出层
池化后输出的 是输入的文本 S 的表示，然后作为输入将其传
递给
分类器层以从语义关系标签 y 预测离散的类集 Y，并通
过所有集合 y 和 Y 是否相等计算准确率，按正则总和计算损失率。
三、实验与分析
本文基于京东的用户评价建立数据集，作为训练样本。我们随
忆（LSTM）模型，进一步，文献 [5] 将 LSTM 模型进行了扩展：使用
双向 LSTM 从左到右对句子进行建模，从而将句子表现得更加的全
面。
在上述研究基础上，本文提出了 BLSTM-2DCP 体系结构，基
于 LSTM 进行优化，采用了 BLSTM，BLSTM 将句子文本转换为拥
有时间步长维和特征向量维的矩阵，结合 CNN 中卷积和池化操作
t
t-1
以及该单元的当前状态 c ，通过门机制来判断要抛弃哪种信息和要 t-1
存储何种信息，并决定输出更新的状态 ht，正如以下方程式所示：
(2-1)
(2-2)
(2-3)
(2-4)
(2-5)
对 于 序 列 建 模 任 务，访 问 过 去和 的 未 来 上下 文 是 有 益 的。
Schuster 提 出 的 BLSTM 通 过 引 入 第 二 个 隐 藏 层 来 扩 展 单 向
model、GRU_model 模型。
本文中商品评论语料范围之内的词，超出语料之外的分类可能
会降低。通用型比较低，并不是一个可以识别任意文本进行文本情感
分类的通用模型。该模型与比较简单的模型相比，将多占用更多的存
储空间并消耗更长的时间运行。
参考文献 [1] 涂铭，刘祥，刘树春．Python 自然语言处理实战 [M]，机械工业出版社， 2018:205-210. [2]Yann LeCun, Leon Bottou, Yoshua Bengio, and Patrick Haffner. 1998. Gradient-based learning applied to document recognition[C]. Proceedings of the IEEE, 86(11):2278–2324. [3] Dongxu Zhang and Dong Wang. 2015. Relation classifification via recurrent neural network[N]. arXiv preprint arXiv:1508.01006. [4]Sepp Hochreiter and Jurgen Schmidhuber.1997.Long short-term memory[N]. Neural computation,9(8):1735–1780. [5]Teng Z, Vo D T, Zhang Y. Context-sensitive lexicon features for neural sentiment analysis[C] // Proceedings of the 2016 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. 2016:1629 1638. [6]Mike Schuster and Kuldip K Paliwal. 1997. Bidirectional recurrent neural networks[C]. Signal Processing, IEEE Transactions on, 45(11):2673–2681. [7] 宗成庆．统计自然语言处理 [M]．清华大学出版社，2013:312-317.
来给对时间步长维和特征向量维上采样。即利用 BLSTM 并通过 2D
卷积和 2D 最大池操作提取特征进行文本分类建模任务。
二、BLSTM-2DCP 模型
整个模型由四部分组成：BLSTM 层，二维卷积层，二维最大池
化层和输出层。
（1）BLSTM 层
LSTM（长短时记忆网络）是一种 RNN 的一个变种，它和普通
的循环神经网络相比，LSTM 通过门机制对通过信息的控制来缓解
梯度消失问题。该机制包括输入门 i、输出门 o、遗忘门 f、控制器 c（他
们的输出有一个
和逐点乘积操作 , 用 和⊙表示）。LSTM 输
入单元输入数据 xt，隐藏层输出 ht。设输入序列
，其
中 l 是输入文本的长度，使用当前输入 x ，前一步产生的状态 h ，
教育信息化
基于文本的情感分析及研究
高风蕊 张志刚 西安财经大学 信息学院
摘要：文本情感分类是基于文本的情感分析的主要研究方向和最终目标。本文提出了一种 BLSTM-2DCP 模型，即使用双向 LSTM 来捕获 文本的上下文信息，还利用二维（2D）卷积和池化操作对矩阵捕获更有意义的特征信息，基于用户商品评价数据集进行一些实验，实验证 明该模型优于常用的文本分类方法。