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基于FastText和多尺度深层金字塔卷积神经网络的中文文本情感分类模型
文献摘要：
为提高中文文本情感分类效率,提出一种基于FastText和多尺度深层金字塔卷积神经网络的文本情感分类模型.利用FastText模型构建文本向量矩阵;使用多尺寸过滤器从文本向量矩阵中提取多个特征图;融合多个特征图并输入多尺度深层金字塔卷积神经网络模型进行情感分类.在中文情感挖掘语料库数据集上进行实验,多组实验对比结果表明,与其他算法相比,本文模型能有效提高文本情感分类的准确率.
文献关键词：
情感分类;深层金字塔卷积神经网络;FastText;词向量;多尺度
中图分类号：
作者姓名：
何颖刚;王宇;夏丽丽;郭静;郑新旺
作者机构：
集美大学 诚毅学院,福建 厦门 361021
文献出处：
引用格式：
[1]何颖刚;王宇;夏丽丽;郭静;郑新旺-.基于FastText和多尺度深层金字塔卷积神经网络的中文文本情感分类模型)[J].宁德师范学院学报（自然科学版）,2022(04):382-388
A类：
深层金字塔卷积神经网络
B类：
FastText,中文文本,文本情感分类,分类模型,建文,文本向量,向量矩阵,多尺寸,过滤器,特征图,卷积神经网络模型,文情,语料库,实验对比,词向量
AB值：
0.150828
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