融合主题模型与注意力机制的情感分析方法

李明轩; 周筠昌; 陈珂

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融合主题模型与注意力机制的情感分析方法

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随着深度学习技术的深入研究,越来越多的深度神经网络模型被运用于情感分析任务。针对现有模型不能较好地表征词语的上下文信息,且存在数据稀疏与特征不明显等问题,提出了一种基于主题模型和注意力机制的情感分类方法,通过LDA模型提取主题特征,并将主题特征和文本特征融合在一起。为了捕获文本情感极性转变的语义信息,从而抽取出文本的最佳情感极性,该方法采用基于CBOW方式的Word2vec模型训练词向量,将带有主题特征的词嵌入矩阵通过Bi-LSTM神经网络模型获取文本的上下文信息,结合注意力机制进一步提取文本信息,再通过softmax线性函数输出积极情感和消极情感的概率。结果表明,该方法在情感分析(NLPCC-SCDL)评测任务的中文数据集上取得了较好的分类效果。

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来源
《广东石油化工学院学报》 |2021年第1期|P.48-53|共6页
作者
李明轩; 周筠昌; 陈珂;
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作者单位

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
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
情感分析; 注意力机制; 主题特征; Bi-LSTM; 自然语言处理;

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