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文本情感分析通过提取文本特征,根据文本中的情感倾向进行分类.研究表明,递归神经网络和卷积神经网络模型具有良好的性能.为提高文本情感分类性能,提出一种融合注意力和比较增强学习机制的混合网络情感分析模型,用比较增强学习机制进行分类来替代大量的复杂计算.该模型通过嵌入层向量化后,分别用CNN和双向门控循环单元提取不同特点的文... 相似文献
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为弥补目前国内学者只做单一算法研究且语料单一的缺陷,使用Word2vec词向量模型结合支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）3种不同分类算法,研究了不同中文文本分类问题,包括微博语料的多维细粒度情感分类、酒店评价的倾向性分析和新闻文本的主题分类。将3种分类模型在不同文本中的分类效果进行对比,结果显示这3种算法对于不同的中文分类效果各有不同：不同维度的词向量对准确率等评价指标影响很大;支持向量机模型更适合于细粒度的微博情感分类;卷积神经网络、长短期记忆网络算法更适合于噪声小、文本长且规范的新闻主题分类任务。分类粒度会对算法准确性产生影响,粒度越细、任务越复杂,算法准确性越低。 相似文献
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庄永强 《福建工程学院学报》2023,(4):327-331
提出一种基于注意力机制融合轻量化网络的桥梁裂缝图像分类方法。以轻量化卷积神经网络为理论基础分类识别桥梁裂缝图像,并在轻量化网络中加入注意力机制以解决网络无法自主关注所感兴趣区域的问题。根据桥梁图像中裂缝所占比例较小且边缘突出的特点,选用适合于识别桥梁裂缝的注意力机制——CBAM(convolutional block attention module),并将其嵌入轻量化卷积神经网络EfficientNetv2中,建立CBAM-EfficientNetv2模型。实验结果表明：CBAM-EfficientNetv2模型与VGG16、ResNet34等常用深度学习模型对比,可获得最优的桥梁裂缝图像分类效果,其分类识别准确率达到95.64%。 相似文献
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为提高癫痫脑电图(electroencephalography, EEG)信号识别的准确率,提出了一种将一维卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)与长短期记忆网络(long short-term memory network, LSTM)相结合的新模型(CNN-LSTM模型)。首先采用3个卷积块来搭建CNN,用于提取EEG序列的局部内在特征;然后利用LSTM学习长期序列依赖关系;最后利用具有Softmax激活函数的全连接神经网络实现癫痫EEG信号的自动识别。采用德国波恩大学癫痫研究室的癫痫数据库中的数据进行实验分析。结果表明,CNN-LSTM模型具有良好的分类性能,平均分类准确率达到99.1%。 相似文献
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近年来,电子商务发展迅速,对电商商品评论进行情感分析可为消费者购物、商家调整销售策略与电商平台个性化推荐提供重要参考意见,因此提出双通道卷积记忆神经网络文本情感分析模型。首先,通过词向量与由特征词典构造的扩展特征矩阵两个不同的通道进行卷积运算,再利用卷积神经网络提取文本局部最优信息,最后利用长短期记忆神经网络学习长距离的上下文情感,完成文本情感分析任务。实验结果表明,与多种文本情感分析方法相比,双通道卷积记忆神经网络文本分析算法具有较高的精度,达到95%,且考虑了文本语义信息与文本情感信息,可获得更好的文本表示,同时兼顾文本局部特征与上下文信息的学习,可有效提高文本情感分析准确率。 相似文献
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在情感分析领域,仅依靠文本等单一模态进行情感分析,限制了从多模态数据中提取多样化特征的能力,限制了情感分析结果的准确度和鲁棒性。为此,提出了融合音频分析网络和文本分析网络的多模态情感分析方法。其中,利用预训练卷积神经网络(CNN)和迁移学习技术进行基于Mel频谱图的音频情感分类,通过改进的XLNet模型执行歌词文本的特征提取和情感分类任务。CNN和XLNet输出包含概率权重和不同情感值的情感预测矩阵,最后使用堆叠集成方法合并不同模态的输出结果,完成多模态情感分类。在自建民族音乐数据集的消融实验证明,多模态方法具有良好的互补性,在情感识别任务中的性能显著优于单模态方法。公开数据集结果表明,所提方法的分类准确度达到83.75%,优于其他先进方法。 相似文献
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随着物联网技术和5G技术的发展,各类智能设备收集的时序数据规模急剧增长,为了利用深度学习技术对大规模时序数据进行预测,提出一种基于深度神经网络的时序预测模型。该模型首先利用时域卷积神经网络层对时序数据进行预处理,然后利用双向GRU神经网络层提取时序数据的前向特征和后向特征,最后对时序数据进行预测。在真实数据集上的实验结果表明,该模型相比传统长短期记忆网络模型,预测准确度提高了近70%,预测速度提高了近10%,可更好地满足对大规模时序数据的预测需求。 相似文献
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卷积神经网络(CNN)在脱机手写汉字识别领域取得了杰出的研究成果。采用更深层卷积神经网络可取得更高识别准确率,但是模型容量和计算复杂度也会增加,将模型部署到存储资源和计算力有限的移动设备上变得更加困难。为解决上述问题,提出一种基于深度可分离卷积的残差卷积神经网络。深度可分离卷积将标准卷积操作分离成特征提取和特征融合,逐深度卷积被用于特征提取,特征融合采用逐点卷积实现。使用深度可分离卷积改进残差网络,实现较深层的残差网络。模型使用联合的中心损失函数和softmax损失函数进行监督训练,可使模型学习具有判别性特征,提高了模型识别准确率。采用CASIA-HWDB数据集进行实验,结果表明该方法具有较低的模型容量和计算复杂度,能够达到96.50%的主流识别率。 相似文献
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情感分析在业界被广泛应用于产品分析、商品推荐等方面,具有很高的商业价值。目前常用的研究方法主要基于机器学习算法和基于词典的方法,该类方法通常需依赖复杂的人工规则和特征工程。针对传统情感分类方法需要人工干预的问题,总结目前已有可用于情感分析的深度学习方法,提出将卷积神经网络（CNN）和双向长短时记忆网络（BLSTM）进行组合,并将融合后的特征添加至注意力机制,设计出CBLSTM-Attention模型。实验表明,该模型在中文数据集上准确率达0.965 0,在NLPCC英文数据集上准确率达0.942 2,证明该方法不仅可提高文本情感倾向性分析的准确率,而且可有效解决人工干预问题。 相似文献
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针对唇语识别过程中唇部特征提取和时序关系存在的问题,提出一种卷积神经网络（CNN）和双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）相结合的深度学习模型。利用CNN学习唇部特征,并将学习到的唇部特征送入Bi-LSTM进行时序编码,通过Softmax进行分类。建立NUMBER DATASET和PHRACE DATASET两个大型汉语数据集以解决汉语唇语数据缺失问题。将该模型与传统的唇语识别方法在两个数据集上进行实验对比,发现在NUMBER DATASET上识别准确率为81.3%,比传统方法提高了8.1%,在PHRACE DATASET上识别准确率为83.5%,比传统方法提高了9%。实验结果表明该模型能有效提高唇语识别的准确率。 相似文献
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为了提升电信行业收入预测问题准确率,建立基于循环神经网络和长短时记忆网络相结合的收入预测模型。首先对数据作预处理,然后建立卷积层进行核心预测算法优化,再通过训练寻找最优参数,并将其应用于电信运营商收入预测。实验结果表明,该模型可以预测出未来一个月或者几个月的收入增减变化趋势,预测准确率比传统方法提高20%,算法收敛性也提高约15%。该模型预测结果对于电信行业制定营销方案具有较好指导作用。 相似文献
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针对现有卷积神经网络模型参数量大、训练时间长的问题,提出了一种结合VGG模型和Inception模块特点的网络模型。该模型通过结合两种经典模型的特点,增加网络模型的宽度和深度,使用较小的卷积核和较多的非线性激活,在减少参数量的同时增加了网络特征提取能力,同时利用全局平均池化层替代全连接层,避免全连接层参数过多容易导致的过拟合问题。在MNIST和CIFAR-10数据集上的实验结果表明,该方法在MNIST数据集上的准确率达到了99.76%,在CIFAR-10数据集上的准确率相比传统卷积神经网络模型提高了6%左右。 相似文献
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特定目标情感分类不仅依赖于上下文信息,还需结合特定目标的特征信息,是一种细粒度的情感分析。针对特定目标情感分类提出了一种基于深度记忆网络的分类模型。该模型以双向LSTM和注意力机制为主干框架,从双向LSTM中抽取出目标的特征表示,将目标特征信息加入句子表示中,并加入多计算层（Hops）结构,用以挖掘句子和目标更深层次的情感特征信息,每个计算层的结构类似,共享参数。最后在SemEval2014和SemEval2016数据集上进行实验,取得了比其它基准模型更好的效果。 相似文献
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传统协同过滤算法仅利用评分信息进行推荐,而没有利用到更多用户特征与电影特征,推荐效果不佳。深度学习的普通应用,为特征提取打下了良好基础。通过爬取网站上的电影演员信息表,使用卷积神经网络对文本信息进行特征提取,采用结合注意力机制与场感知因子分解机的混合推荐方法,并使用用户—电影特征矩阵进行训练。在公开数据集 MovieLens 上进行实验测试,RMSE 达到 0.850,与 5 组推荐模型进行对比,RMSE 分别提18.0%、11.3%、7.60%、25.7%、6.80%。实验结果表明,该模型可以提高推荐效率。 相似文献
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为提高卷积神经网络在图像分类中的泛化性,提出基于多分支深度神经网络结构。使用ResNet（残差网络）的跨层连接结构构造多分支网络,各分支网络共享中浅层特征提取,深层网络使用不同卷积核尺寸。分别使用独立损失函数产生多梯度对中浅层特征权值进行同步调整。与ResNet的单重网络进行对比实验,结果表明,在具有相同收敛性的前提下,各个分支网络的泛化性都得到一定提高,在多类别数据集中表现出更优性能。 相似文献
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曾洋 《重庆职业技术学院学报》2009,18(3):89-91
本文基于最小二乘回归参数估计、均方差统计特性对动态数据流进行趋势分析,并对分析所得二次数据进行曲线特征提取,以完全表现曲线特性。最后,利用BP神经网络自适应机制、通过训练、学习,达到对曲线进行分类、识别、预测等目的。 相似文献