结合卷积神经网络和最小门控单元注意力的文本情感分析

• 作者: 徐菲菲 芦霄鹏
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分析 C_MGU 注意力机制
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 75-80,125
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 4761字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.09.013

摘要

结合卷积神经网络C N N和最小门控单元MGU各自的优势,融合注意力机制,提出注意力C_MGU神经网络模型.通过CNN的卷积层模块捕捉提取文本的初步特征表示,利用Attention机制和MGU模块对文本的初步特征表示进行关键信息的加强和优化,并将生成的文本深层特征表示输入到Softmax层进行回归处理.对公开数据集IMBD、Sentiment140进行情感分类实验,结果表明该模型能够强化对文本的句义理解,可进一步学习序列相关特征,有效地提高情感分类的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐菲菲	上海电力大学计算机科学与技术学院	15	157	6.0	12.0
2	芦霄鹏	上海电力大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0