层次化双注意力神经网络模型的情感分析研究

曾碧卿; 韩旭丽; 王盛玉; 周武; 杨恒

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层次化双注意力神经网络模型的情感分析研究

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摘要

在篇章级的情感分类中由于篇章级文本较长,特征提取较普通句子级分析相对较难,大多方法使用层次化的模型进行篇章文本的情感分析,但目前的层次化模型多以循环神经网络和注意力机制为主,单一的循环神经网络结构提取的特征不够明显.本文针对篇章级的情感分类任务,提出一种层次化双注意力神经网络模型.首先对卷积神经网络进行改进,构建词注意力卷积神经网络.然后模型从两个层次依次提取篇章特征,第一层次使注意力卷积神经网络发现每个句子中的重要词汇,提取句子的词特征,构建句子特征向量;第二层次以循环神经网络获取整个篇章的语义表示,全局注意力机制发现篇章中每个句子的重要性,分配以不同的权重,最后构建篇章的整体语义表示.在IMDB、YELP 2013、YELP 2014数据集上的实验表明,模型较当前最好的模型更具优越性.

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来源
《智能系统学报》 |2020年第3期|460-467|共8页
作者
曾碧卿; 韩旭丽; 王盛玉; 周武; 杨恒;
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作者单位

华南师范大学软件学院广东佛山528225;

华南师范大学计算机学院广东广州510631;

华南师范大学计算机学院广东广州510631;

华南师范大学计算机学院广东广州510631;

华南师范大学计算机学院广东广州510631;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
情感分析; 注意力机制; 卷积神经网络; 情感分类; 循环神经网络; 词向量; 深度学习; 特征选取;

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