10.3969/j.issn.2095-2163.2024.01.010
基于情感融合和层次注意力机制的情感分析
针对两个反义词在相似语境下转化成词向量后空间距离相近,容易造成情感信息丢失,循环神经网络等的特征提取方式容易导致网络依赖增强,难以充分提取局部性特征.针对第一个问题,本文提出情感嵌入模块,在词嵌入的过程中加入情感向量与语义信息作为网络的输入层;针对第二个问题,本文提出层次注意力机制,将融合后的词向量切片形成两个子序列,将单词的词向量输入到双向门控循环网络,利用注意力机制对隐藏层进行加权计算,获得子序列文本信息,通过多个网络层获得整个文本序列信息;最后,经过softmax函数输出文本情感极性.在NLPIR微博语料库和NLPCC2014的微博公开数据集进行实验,表明该情感分析模型在准确率上有所提高,证明了模型的有效性.
情感嵌入、层次注意力、双向门控循环网络、情感分析
14
TP391(计算技术、计算机技术)
国家重点研发计划2018YFB1702601
2024-01-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
63-69