文件名称：基于GDBN网络的文本情感倾向分类算法
文件大小：1.18MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-26 06:32:04
情感倾向性分类 寻优搜索 遗传算法 深度置信网络
情感倾向性分类是自然语言处理领域中的热门话题，它的一个重要应用是挖掘线上评论中的重要信息，掌握网络舆论走向，因此本文提出一种基于GDBN网络的文本情感倾向性分类算法.该算法通过引入遗传算法来改进深度置信网络模型中的隐层，使模型自行对隐单元个数寻优，取得当前模型的适宜值，并以此模型进行深层建模与特征提取.最后通过反向传播网络对提取到的特征进行情感倾向性分类.在多个文本数据集上进行实验验证，验证结果表明了本文算法的有效性.