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题名基于动态池化和注意力的文本情感极性分类
被引量：1
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作者
杜梦豪
黄文明
孙晓洁
邓珍荣
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机构
桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
广西壮族自治区教育厅广西高校云计算与复杂系统重点实验室
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第4期1126-1132,共7页
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基金
广西高校云计算与复杂系统重点实验室基金项目(yf17106)
广西自然科学基金项目(2018GXNSFAA138132)
桂林电子科技大学研究生创新基金项目(2017YJCX47)
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文摘
为提取到评论文本的深层次特征和关联特征,设计一种基于动态池化和注意力机制的情感极性分类方法。学习评论文本的两种表示向量,即情感向量和句法向量;将基于滑动窗口的注意力机制和卷积层相结合,采用该模型获取到包含文本上下文的关联特征向量,实现向量之间的信息融合,解决向量特征表示无关的问题;基于动态池化层和注意力机制对特征重新加权,提取文本更高层次的抽象特征,其中,多次的动态池化操作学习到文本的深层次特征;采用softmax分类方法进行情感极性分类。实验结果表明,根据准确率、召回率和F值等衡量指标,基于动态池化和注意力机制的特征提取模型性能比普通的卷积神经网络和基于单注意力机制的卷积神经网络有明显的提高。
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关键词
句法向量
情感向量
动态池化
注意力模型
情感极性分类
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Keywords
syntax vector
emotional vector
dynamic pooling
attention model
emotional polarity classification
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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