基于迁移学习的分层注意力网络情感分析算法

曲昭伟; 王源; 王晓茹

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文本情感分析的目的是判断文本的情感类型.传统的基于神经网络的研究方法主要依赖于无监督训练的词向量,但这些词向量无法准确体现上下文语境关系;常用于处理情感分析问题的循环神经网络(RNN),模型参数众多,训练难度较大.为解决上述问题,提出了基于迁移学习的分层注意力神经网络(TLHANN)的情感分析算法.首先利用机器翻译任务训练一个用于在上下文中理解词语的编码器;然后,将这个编码器迁移到情感分析任务中,并将编码器输出的隐藏向量与无监督训练的词向量结合.在情感分析任务中,使用双层神经网络,每层均采用简化的循环神经网络结构——最小门单元(MGU),有效减少了参数个数,并引入了注意力机制提取重要信息.实验结果证明,所提算法的分类准确率与传统循环神经网络算法、支持向量机(SVM)算法相比分别平均提升了8.7％及23.4％.

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来源
《计算机应用》 |2018年第11期|3053-30563062|共5页
作者
曲昭伟; 王源; 王晓茹;
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作者单位

北京邮电大学网络技术研究院;

北京100876;

北京邮电大学网络技术研究院;

北京100876;

北京邮电大学计算机学院;

北京100876;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络计算机;
关键词
情感分析; 循环神经网络; 迁移学习; 分布式表示; 注意力机制;

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