基于知识图谱与循环注意力网络的视角级情感分析
邓立明1,2,3 魏晶晶4 吴运兵1,2,3 余小燕1,2,3 廖祥文1,2,3
生成PDF 清样下载 引用

复制成功

导出题录

参考文献( GB/T 7714-2015 ) 复制

邓立明1,2,3 魏晶晶4 吴运兵1,2,3 余小燕1,2,3 廖祥文1,2,3 ,. 基于知识图谱与循环注意力网络的视角级情感分析[J]. 人工智能研究,2020.12. DOI:.
查新格式 NoteExpress RefWorks NoteFirst EndNote Bibtex
摘要:
现有的视角级情感分析方法难以解决单词在不同语境下"一词多义"问题,因此性能受限.针对上述问题,文中提出基于知识图谱与循环注意力网络的视角级情感分析方法.首先,利用动态注意力机制,结合双向长短时记忆网络的文本表示和知识图谱中的同义词信息,获得知识感知状态向量.再联合位置信息构造记忆内容,并输入多层门限循环单元,计算视角词情感特征,进行视角级文本情感分类.在3个公开数据集上的实验表明,文中方法分类效果较优.
关键词: 视角级情感分析；知识图谱；注意力机制；深度学习；
DOI:
基金资助:

查看本期封面目录
人工智能研究
ISSN：3078-9753
所属期次： 2020.12
为你推荐

《》在线投稿系统

*文章题目:
*作者姓名:
*电子邮箱:
*通讯地址:
*联系方式:

  备      注:

*上传稿件:

支持上传.doc,.docx,.pdf,.txt,.wps文件

投稿须知：

1、审稿结果将于1~7个工作日以邮件告知，请注意查收（包含录用通知书、审稿意见、知网CNKI查重报告）。

2、提交投稿后，若7个工作日之内未接到录用通知，则说明该文章未被录用，请另投他刊。

3、凡投寄本刊稿件，如在内容上有侵权行为或不妥之处，均应文责自负。本刊有权对来稿进行文字编辑、加工和修改，如不同意，请附说明，以便妥善处理。

4、多作者文稿署名时须征得其他作者同意，排好先后次序，通知用稿后不再改动。

5、凡投往本刊稿件一经录用发表，其版权归本刊所有。

6、本刊已全文录入中国知网、万方、维普等数据库，如作者不同意被收录，请提前申明，未申明者，本刊一律视为同意被收录。

7、请勿一稿多投。