注意力增强的双向LSTM情感分析
关鹏飞1 李宝安1 吕学强1 周建设2
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

关鹏飞1 李宝安1 吕学强1 周建设2,. 注意力增强的双向LSTM情感分析[J]. 当代中文学刊,2019.4. DOI:.
摘要:
在基于深度学习的情感分析工作中,传统的注意力机制主要以串行的方式作为其他模型的下一层,用于学习其他神经网络模型输出的权重分布。该文在探究使用深度学习进行句子级情感分析任务的基础上,提出一种注意力增强的双向LSTM模型。模型使用注意力机制直接从词向量的基础上学习每个词对句子情感倾向的权重分布,从而学习到能增强分类效果的词语,使用双向LSTM学习文本的语义信息。最终,通过并行融合的方式提升分类效果。通过在NLPCC 2014情感分析语料上进行测试,该模型的结果优于其他句子级情感分类模型。
关键词: 注意力机制双向LSTM情感分析
DOI:
基金资助:

》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。