基于注意力机制Bi-LSTM算法的双语文本情感分析

翟社平; 杨媛媛; 邱程; 李婧; 毋志云

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基于注意力机制Bi-LSTM算法的双语文本情感分析

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cqvip:针对双语微博情感分析方法稀缺且准确率低的问题,根据相同英文词汇在不同语境下对文本情感作用不同这一事实,提出基于注意力机制的双语文本情感分析神经网络模型。该模型使用双向循环神经网络模型学习文本的特征表示,并引入注意力机制,为文本不同词语赋予不同权重,得到融合特征后新的知识表示,从而实现双语文本情感识别。实验结果显示,与纯中文作为网络输入、纯英文作为网络输入和中英混合文本作为网络输入相比,注意力机制明显优于其他方法;与现有双语情感分析算法相比,该模型有效提升了情感分析的准确率。

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来源
《计算机应用与软件》 |2019年第12期|251-255|共5页
作者
翟社平; 杨媛媛; 邱程; 李婧; 毋志云;
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作者单位

西安邮电大学计算机学院陕西西安710121;

陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室陕西西安710121;

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正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
注意力机制; 双语文本; 情感分析; 双向循环神经网络模型;

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