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文本情感分析是當前網絡輿情分析、產品評價、數據挖掘等領域的重要任務。由于當前網絡數據的急劇增長，依靠人工設計特征或者傳統的自然語言處理語法分析工具等進行分析，不但準確率不高而且費時費力。而傳統的卷積神經網絡模型均未考慮句子的結構信息，并且在訓練時很容易發生過擬合。針對這兩方面的不足，使用基于深度學習的卷積神經網絡模型分析文本的情感傾向，采用分段池化的策略將句子結構考慮進來，分段提取句子不同結構的主要特征；并且引入Dropout算法以避免模型的過擬合和提升泛化能力。實驗結果表明，分段池化策略和Dropout算法均有助于提升模型的性能，所提方法在中文酒店評價數據集上達到了91%的分類準確率，在斯坦福英文情感樹庫數據集五分類任務上達到了45.9%的準確率，較基線模型都有顯著的提升。
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