基于BiGRU-CNN的中文评论文本情感分析

张苗; 张征

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基于BiGRU-CNN的中文评论文本情感分析

首发时间：2019-04-26

张苗 ¹
张苗（1991-），男，硕士，主要研究方向：自然语言处理
张征 ¹
张征（1976-），男，博士，副教授，主要研究方向：普适计算、物联网与城市智能化、分子计算等

1、华中科技大学自动化学院，武汉市 430000

摘要：近年来，互联网上中文评论文本的激增使得使用深度学习方法进行评论文本情感分析成为一种趋势。目前常用的深度学习模型是基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），而RNN中包括长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）两种变体模型。为了提高评论文本情感分析的acc（准确率），本文将RNN和CNN进行结合，提出一种融合双向门控循环单元（BiGRU）和CNN的BiGRU-CNN文本情感分析模型，该模型在评论文本数据集上的acc达到了93.27%，相比基本的模型提高了文本情感分析的acc，并且模型训练时间适中。

关键词：情感分析深度学习循环神经网络门控循环单元卷积神经网络

For information in English, please click here

Sentiment Analysis of Chinese Comment Text Based on BiGRU-CNN

Zhang Miao ¹
张苗（1991-），男，硕士，主要研究方向：自然语言处理
Zhang Zheng ¹
张征（1976-），男，博士，副教授，主要研究方向：普适计算、物联网与城市智能化、分子计算等

1、Huazhong University of Science &Technology,College of Automation,Wuhan 430000

Abstract：In recent years, the explosion of Chinese comment texts on the Internet has made it a trend to use in-depth learning methods for sentiment analysis of comment texts. At present, the commonly used deep learning model is based on convolutional neural network (CNN) and recurrent neural network (RNN), and RNN includes two structures: long-short term memory (LSTM) and gated recurrent unit (GRU). In order to improve the accuracy of sentiment analysis of comment text, this paper combines RNN with CNN, and proposes a BiGRU-CNN text sentiment analysis model which integrates BiGRU and CNN. The accuracy of this model on comment text dataset reaches 93.27%. Compared with the basic CNN, LSTM and GRU models, this model improves the accuracy of sentiment analysis of text and the training time of the model is moderate.

Keywords： sentiment analysis deep learning recurrent neural network gated recurrent unit convolutional neural network

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张苗，张征. 基于BiGRU-CNN的中文评论文本情感分析[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2019-04-26]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201904-296.

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论文编号	201904-296
论文题目	基于BiGRU-CNN的中文评论文本情感分析
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