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基于知识图谱与循环注意力网络的视角级情感分析
DOI
:
,
PDF
下载:
43
浏览: 396
作者
:
邓立明1,2,3
;
魏晶晶4
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吴运兵1,2,3
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余小燕1,2,3
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廖祥文1,2,3
;
;
作者单位
:
1.福州大学数学与计算机科学学院;2.福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室;3.数字福建金融大数据研究所;4.福建江夏学院电子信息科学学院
;
关键词
:
视角级情感分析
;
知识图谱
;
注意力机制
;
深度学习
;
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.
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