融合情感词典与上下文语言模型的文本情感分析

杨书新; 张楠

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词嵌入技术在文本情感分析中发挥着重要的作用,但是传统的Word2Vec、GloVe等词嵌入技术会产生语义单一的问题.针对上述问题提出了一种融合情感词典与上下文语言模型ELMo的文本情感分析模型SLP-ELMo.首先,利用情感词典对句子中的单词进行筛选;其次,将筛选出的单词输入字符卷积神经网络(char-CNN),从而产生每个单词的字符向量;然后,将字符向量输入ELMo模型进行训练;此外,在ELMo向量的最后一层加入了注意力机制,以便更好地训练词向量;最后,将词向量与ELMo向量并行融合并输入分类器进行文本情感分类.与现有的多个模型对比,所提模型在IMDB和SST-2这两个数据集上均得到了更高的准确率,验证了模型的有效性.

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来源
《计算机应用》 |2021年第10期|2829-2834|共6页
作者
杨书新; 张楠;
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作者单位

江西理工大学信息工程学院江西赣州341000;

江西理工大学信息工程学院江西赣州341000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;人工神经网络与计算;
关键词
情感分析; ELMo; 情感词典; 卷积神经网络; 字符向量;

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