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文本情感分析的目的是判断文本的情感类型。传统的基于神经网络的研究方法主要依赖于无监督训练的词向量，但这些词向量无法准确体现上下文语境关系;常用于处理情感分析问题的循环神经网络（RNN），模型参数众多，训练难度较大。为解决上述问题，提出了基于迁移学习的分层注意力神经网络（TLHANN）的情感分析算法。首先利用机器翻译任务训练一个用于在上下文中理解词语的编码器;然后，将这个编码器迁移到情感分析任务中，并将编码器输出的隐藏向量与无监督训练的词向量结合。在情感分析任务中，使用双层神经网络，每层均采用筒化的循环神经网络结构一最小门单元（MGU）， 有效减少了参数个数，并引入了注意力机制提取重要信息。实验结果证明，所提算法的分类准确率与传统循环神经网络算法、支持向量机（ SVM）算法相比分别平均提升了8. 7%及23. 4%。
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