基于注意力机制Bi-LSTM算法的双语文本情感分析

• 作者: 李婧 杨媛媛 毋志云 翟社平 邱程
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 注意力机制 双语文本 情感分析 双向循环神经网络模型
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 251-255
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.12.040

摘要

针对双语微博情感分析方法稀缺且准确率低的问题,根据相同英文词汇在不同语境下对文本情感作用不同这一事实,提出基于注意力机制的双语文本情感分析神经网络模型.该模型使用双向循环神经网络模型学习文本的特征表示,并引入注意力机制,为文本不同词语赋予不同权重,得到融合特征后新的知识表示,从而实现双语文本情感识别.实验结果显示,与纯中文作为网络输入、纯英文作为网络输入和中英混合文本作为网络输入相比,注意力机制明显优于其他方法;与现有双语情感分析算法相比,该模型有效提升了情感分析的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	翟社平	西安邮电大学计算机学院	35	109	7.0	8.0
5	杨媛媛	西安邮电大学计算机学院	3	3	1.0	1.0
6	邱程	西安邮电大学计算机学院	2	2	1.0	1.0
7	李婧	西安邮电大学计算机学院	5	10	2.0	3.0
8	毋志云	西安邮电大学计算机学院	1	0	0.0	0.0