引入注意力机制的BiGRU-CNN情感分类模型

胡玉琦; 李婧; 常艳鹏; 梁顺攀; 原福永

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引入注意力机制的BiGRU-CNN情感分类模型

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自然语言处理中采用提取用户评论中的情感信息来进行情感分类的研究,但在现有的方法中很多只考虑了评论中的文本信息,而忽略了用户特征和产品特征在决定评论的情感时发挥的作用.因此,为了解决上述问题,本文提出一种引入注意力机制（Attention Mechanism,AM）,将双向门控递归单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit,BiGRU）和卷积神经网络（Convolutional Neural Netw ork,CNN）相联合的文本情感分类模型.本模型首先利用BiGRU进行序列化学习,然后引入注意力机制将较大的权重赋予给相关的特征,之后将其作为CNN的输入来提取评论文本中的特征,从而充分结合了文本的时间序列信息和局部上下文信息,将最大池应用于连接向量,分别得到用户评论文本与产品文本的特征表示,并将两者进行结合得到最终的文本特征进行分类.经实验结果表明,该模型对评论文本情感分类的作用是很大的.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2020年第8期|1602-1607|共6页
作者
胡玉琦; 李婧; 常艳鹏; 梁顺攀; 原福永;
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作者单位

1. 燕山大学信息科学与工程学院 2. 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室;

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正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
自然语言处理; 情感分类; 注意力机制; 双向门控神经网络; 卷积神经网络;

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