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CINO双通道结合多头注意力机制藏文情感分类方法
1
作者
白玛洛赛
群诺
尼玛扎西
《电子设计工程》
2024年第3期1-6,共6页
为了解决藏文情感分类任务中现有的模型对文本语义信息理解和深层文本特征提取能力不足的问题,该文使用CINO(Chinese Minority PLM)预训练模型来获取动态词向量,通过TextCNN和BiGRU融合的双通道情感分类模型,分别实现获取文本局部特征...
为了解决藏文情感分类任务中现有的模型对文本语义信息理解和深层文本特征提取能力不足的问题,该文使用CINO(Chinese Minority PLM)预训练模型来获取动态词向量,通过TextCNN和BiGRU融合的双通道情感分类模型,分别实现获取文本局部特征和深层全局特征,并引入多头自注意力机制引导模型学习更重要的信息。实验结果表明,该文提出的双通道模型准确率高达92.84%,相较于该文的其他对比模型效果更佳。
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关键词
藏文情感分类
CINO
双通道
卷积神经网络
门控循环单元
多头注意力机制
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题名
CINO双通道结合多头注意力机制藏文情感分类方法
1
作者
白玛洛赛
群诺
尼玛扎西
机构
西藏大学
信息
科学技术学院
西藏大学西藏信息化省部共建协同创新中心
西藏大学
藏文
信息
技术教育
部
工程研究
中心
出处
《电子设计工程》
2024年第3期1-6,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(62162057)
科技部科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目(2022ZD0116100)
西藏大学珠峰学科建设计划项目(zf22002001)。
文摘
为了解决藏文情感分类任务中现有的模型对文本语义信息理解和深层文本特征提取能力不足的问题,该文使用CINO(Chinese Minority PLM)预训练模型来获取动态词向量,通过TextCNN和BiGRU融合的双通道情感分类模型,分别实现获取文本局部特征和深层全局特征,并引入多头自注意力机制引导模型学习更重要的信息。实验结果表明,该文提出的双通道模型准确率高达92.84%,相较于该文的其他对比模型效果更佳。
关键词
藏文情感分类
CINO
双通道
卷积神经网络
门控循环单元
多头注意力机制
Keywords
Tibetan emotion classification
CINO
dual channels
convolutional neural network
bidirectional gated cycle unit
multiple attention mechanis
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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作者
出处
发文年
被引量
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1
CINO双通道结合多头注意力机制藏文情感分类方法
白玛洛赛
群诺
尼玛扎西
《电子设计工程》
2024
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