利用卷积记忆神经网络进行微博短文本分析

PDF格式。微博短文本情感分析的目的是发现用户对热点事件的观点及态度。已有的方法大多是基于词袋模型，然而，词袋模型 无法准确捕获带有情感倾向性的语言表现特征。结合卷积神经网络( CNN) 和长短期记忆网络( LSTM) 模型的特点，提出了卷 积记忆神经网络模型( CMNN) ，并基于此模型来解决情感分析问题。与传统算法相比，模型避免了具体任务的特征工程设计; 与 CNN 和LSTM 相比，模型既能够有效提取短文本局部最优特征，又能够解决远距离的上下文依赖。通过在COAE2014 数据集 上的实验来验证了模型对微博短文本情感分析的有效性。并与 CNN、LSTM 以及传统模型 SVM 做了实验对比，结果表明，模型 对于微博短文本情感分析在性能上优于其他3 种模型。