基于级联卷积和Attention机制的情感分析

• 作者: 刘文秀 李艳梅 苗晨 陶卫国 龙彦霖
• 来源期刊: 太原师范学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积层 级联块 attention机制 情感分析
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 页码范围: 30-36
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

目前大多数情感分类方法由于只学习到文本的浅层特征且无法区分不同词的重要性,导致情感分类准确率低的问题,因此提出了一种基于级联卷积和注意力机制的情感分析模型.利用多个卷积层提取序列文本的局部特征,同时使用注意力机制从卷积层生成的特征图中进一步学习相关信息,获取不同词和特征的不同影响权重;然后将两者特征级联在一起,形成一个新的特征图,这个特征图又作为后面卷积层的输入进行特征提取,重复此过程获取文本的深层特征.并且使用全局平均池化代替了传统的全连接来减少网络的参数数量.实验部分通过多个评价指标对比了提出方法与其他模型的性能,证明提出的方法在多个方面具有良好的情感识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陶卫国		10	61	3.0	7.0
2	李艳梅		29	105	6.0	9.0
3	苗晨		3	0	0.0	0.0
4	龙彦霖		3	0	0.0	0.0
5	刘文秀		2	0	0.0	0.0