刘广峰,黄贤英,刘小洋,范海波

• 作者: 刘小洋 刘广峰 范海波 黄贤英
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 文档分类 情感分析 层次记忆网络 注意力机制 词向量
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 833-842
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 8950字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0490-6756.2019.05.008

摘要

针对文档水平情感分析传统模型存在先验知识依赖以及语义理解不足问题,提出一种基于注意力机制与层次网络特征表示的情感分析模型TWE-ANN.采用基于CBOW方式的word2vec模型针对语料训练词向量,减小词向量间的稀疏度,使用基于Gibbs采样的LDA算法计算出文档主题分布矩阵,继而通过层次LSTM神经网络获取更为完整的文本上下文信息从而提取出深度情感特征,将文档主题分布矩阵作为模型注意力机制提取文档特征,从而实现情感分类.实验结果表明:提出的TWE-ANN模型较TSA、HAN模型分类效果较好,在Yelp2015、IMDB、Amazon数据集上的F值分别提升了1.1％、0.3％、1.8％,在Yelp2015和Amazon数据集上的RMSE值分别提升了1.3％、2.1％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄贤英	重庆理工大学计算机科学与工程学院	95	349	9.0	14.0
2	刘小洋	重庆理工大学计算机科学与工程学院	60	108	5.0	6.0
3	刘广峰	重庆理工大学计算机科学与工程学院	5	4	1.0	1.0
4	范海波	重庆理工大学计算机科学与工程学院	3	0	0.0	0.0