【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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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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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
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