基于卷积注意力机制的情感分类方法

作     者：顾军华 彭伟桃 李娜娜 董永峰 GU Jun-hua;PENG Wei-tao;LI Na-na;DONG Yong-feng

作者机构：河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北工业大学河北省大数据计算重点实验室天津300401 

基　　金：国家青年科学基金项目(61806072) 天津市应用基础与前沿技术研究计划基金项目(16JCYBJC15600) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2020年第41卷第1期

页      码：95-99页

摘      要：为提取文本的局部最优情感极性、捕捉文本情感极性转移的语义信息,提出一种基于卷积注意力机制的神经网络模型(CNN_attention_LSTM)。使用卷积操作提取文本注意力信号,将其加权融合到Word-Embedding文本分布式表示矩阵中,突出文本关注重点的情感词与转折词,使用长短记忆网络LSTM来捕捉文本前后情感语义关系,采用softmax线性函数实现情感分类。在4个数据集上进行的实验结果表明,在具有情感转折词的文本中,该模型能够更精准捕捉文本情感倾向,提高分类精度。

主 题 词：情感分析 注意力机制 自然语言处理 长短期记忆网络 深度学习 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2020.01.016

馆 藏 号：203878553...