面向方面级情感分类与深度学习的分层网络模型

李重霖; 李明轩; 谢卓亨; 张楚其; 陈珂

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面向方面级情感分类与深度学习的分层网络模型

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针对已有基于方面级别的情感分类通常只考虑独立的句子及关注每个句子的方面情感的问题,提出了一种基于方面情感分类的分层区域CNN-LSTM模型。与基于注意力机制LSTM和基于注意力机制CNN不同,通过分层关注机制将注意力集中在单词级别和句子级别上。采用一种新的基于分层CNN作为输入层,在整个评论中提取基于方面的长距离依赖特征,这种分层CNN和区域LSTM可以捕获与关注更深入更细粒度的信息,并且可以在预测过程中考虑句子内部和句子之间的关系。在多领域数据集上进行实验,结果表明,与仅使用单词向量基于方面情感分类的同类模型相比,所提出的模型性能更好。

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来源
《广东石油化工学院学报》 |2020年第6期|P.42-45|共4页
作者
李重霖; 李明轩; 谢卓亨; 张楚其; 陈珂;
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作者单位

广东石油化工学院自动化学院广东茂名525000;

广东石油化工学院计算机学院广东茂名525000;

广东石油化工学院计算机学院广东茂名525000;

广东石油化工学院自动化学院广东茂名525000;

广东石油化工学院计算机学院广东茂名525000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序语言、算法语言;
关键词
方面级别情感分类; 卷积神经网络; LSTM网络; 分层网络模型;

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