%0 Journal Article %A 宋国超 %A 孙建强 %A 杨云龙 %T 基于门控循环单元和胶囊特征的文本情感分析 %D 2020 %R 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010128 %J 计算机应用 %P 2531-2535 %V 40 %N 9 %X 针对简单的循环神经网络(RNN)无法长时间记忆信息和单一的卷积神经网络(CNN)缺乏捕获文本上下文语义的能力的问题,为提升文本分类的准确率,提出一种门控循环单元(GRU)和胶囊特征融合的情感分析模型G-Caps。首先通过GRU捕捉文本的上下文全局特征,获得整体标量信息;其次在初始胶囊层将捕获的信息通过动态路由算法进行迭代,获取到表示文本整体属性的向量化的特征信息;最后在主胶囊部分进行特征间的组合以求获得更准确的文本属性,并根据各个特征的强度大小分析文本的情感极性。在基准数据集MR上进行的实验的结果表明,与初始卷积滤波器的CNN(CNN+INI)和批判学习的CNN(CL_CNN)方法相比,G-Caps的分类准确率分别提升了3.1个百分点和0.5个百分点。由此可见,G-Caps模型有效地提高了实际应用中文本情感分析的准确性。 %U http://www.joca.cn/CN/10.11772/j.issn.1001-9081.2020010128