【摘 要】
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随着二十世纪互联网的迅速发展，网民规模高速增长，人们开始习惯在网上交流，发表自己对某件事情的看法。在这些信息的背后，隐藏着巨大的商业和社会价值。情感分析就是针对这些网上评论的情绪倾向性进行的一种数据分析和处理，目前已经成为工业界和学术界的一个重要任务。但现阶段情感分析任务仍存在对关键信息学习不充分，情感分类准确性不高等多方面的问题。 针对目前情感分析模型存在的提取关键信息能力不强，无法有效捕捉特
【机 构】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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随着二十世纪互联网的迅速发展，网民规模高速增长，人们开始习惯在网上交流，发表自己对某件事情的看法。在这些信息的背后，隐藏着巨大的商业和社会价值。情感分析就是针对这些网上评论的情绪倾向性进行的一种数据分析和处理，目前已经成为工业界和学术界的一个重要任务。但现阶段情感分析任务仍存在对关键信息学习不充分，情感分类准确性不高等多方面的问题。
针对目前情感分析模型存在的提取关键信息能力不强，无法有效捕捉特征之间的内部相关性，从而忽视非关键信息对结果影响的问题，本文提出一种融合自注意力机制的WT-SG-M模型。模型将Word2vec与术语频率-逆文档频率(TFIDF)算法相结合，在门控循环单元(GRU)网络模型中加入了自注意力机制，通过加权概率突出文本中关键词的作用。同时在模型的输出端引入Maxout神经元，有效缓解了梯度弥散问题。
针对目前文本情感分析研究工作中大多存在的模型训练时间长，上下文信息学习不充分的问题，本文提出一种融合自注意力机制的混合神经网络与条件随机场相结合的模型H-CRF。首先将一段文本按照句子划分为不同的区域，将经过基于卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)两种神经网络进行改进后的模型输出的语义信息和特征向量相结合。接着，将句子的向量表示拼接在一起，采用条件随机场模型作为分类器，在有效减少训练时间的基础上保证了情感分析任务的准确率。
通过与几组基础模型进行对比实验和结果分析，验证本文改进模型的优越性。经过实验对比和分析得出，本文提出的方法比目前常用的几种模型在评价指标上均有一定的提高，本文模型获取到的特征更充分，训练速度也比以往模型更快，具有更好的分类效果。
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