基于粒子群算法优化正则化极限学习机的文本情感分析方法.pdf

本发明公开了基于粒子群算法优化正则化极限学习机的文本情感分析方法。包括以下步骤:(1)获取待分析数据的文本信息,对所述文本信息进行预处理得到文本词汇;(2)将文本词汇采用skip?gram模型基于同领域数据集语料库进行词向量训练得到文本词向量;(3)利用粒子群算法将正则化极限学习机的参数初始化为一群随机粒子,然后通过迭代确定最佳参数,得到粒子群算法优化正则化极限学习机;(4)将文本词向量输入粒子群算法优化正则化极限学习机,对文本信息进行情感分类。本发明提出采用粒子群算法对正则化极限学习机的三种超参数在一定范围内进行寻优。在使运算精度得以提升的同时,使得网络结构更加紧凑。此外,保证了模型良好的泛化性能。