结合注意力机制的新闻文本情感分析算法

• 作者: 冯爽 高雅
• 来源期刊: 新型工业化
• 学科: 工学
• 关键词: 文本情感分析 新闻文本 注意力机制 文本表征 循环神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 软件与信息技术
• 页码范围: 15-18
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.19335/j.cnki.2095-6649.2020.07.006

摘要

为了对互联网新闻文本进行情感极性分析,本文引入注意力机制的思想.通过改进TF-IDF算法和Bi-LSTM神经网络构建注意力模型,筛选出对情感极性相对更有影响的子文本;再使用roBerta预训练模型使文本信息得到良好表征,通过LSTM-GRU深度神经网络进行极性分类判断;此外也采用了集成学习等技巧使模型的稳定性和准确率进一步提升.最终在测试集上的F1值达到0.8795,实验证明本文算法性能一定程度上优于传统算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高雅		2	0	0.0	0.0
2	冯爽		1	0	0.0	0.0