基于双向长短记忆网络等的情感分类方法

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上传日期: 2021-06-03

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标签:深度学习(3547)人工智能(33642)神经网络(3232)

  基于方面的情感分析已广泛应用于文本信息挖掘,但在句子情感极性模糊或包含多个不同方面情感极性时难以准确提取特征信息,削弱了情感极性分类效果。为解决该冋题,提岀一种结合双向长短记忆网络和方面注意力模块的情感分类方法。利用多个方面注意力模块同时对不同方进行独立训练,使每个方面信息与注意力操作互不影响,各自进行注意力参数的学习与调整,以充分提取特隐藏信息,从而更准确地识别不同方面的凊感极性。在 Sem eval数据集上的实验结果表明,该方法相对分析方法,可有效提升分类精确率查全率与F1值,优化情感分类效果。

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