【摘 要】
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针对大多数情感分析文本过短、提取文本特征不足的问题,提出一种融合词性的双注意力机制的双向长短期记忆网络模型(CWPAT-Bi-LSTM)。首先,区别于一般情感分析只用词作为特征,
【机 构】
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四川大学计算机学院,四川省计算机研究院,成都瑞贝英特信息技术有限公司,四川智仟科技有限公司,四川黑马数码科技有限公司
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针对大多数情感分析文本过短、提取文本特征不足的问题,提出一种融合词性的双注意力机制的双向长短期记忆网络模型(CWPAT-Bi-LSTM)。首先,区别于一般情感分析只用词作为特征,该模型也使用了字和单词的词性作为神经网络的输入来丰富文本的特征;然后,融合字、词和词性的深层语义表达;最后,使用注意力机制关注对情感分析有价值的部分,更好地把握文本的情感,提高情感分类的精度。实验结果表明,与未融合词性的模型(CWAT-Bi-LSTM)相比,该模型在4个数据集上情感分类的准确率分别提高1.35、1.25、0.93、
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