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基于并行混合网络融入注意力机制的情感分析
基于并行混合网络融入注意力机制的情感分析
作者:
余大为
孙敏
庄正飞
李旸
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
卷积神经网络
双向门限循环单元
特征融合
注意力机制
文本情感分析
摘要:
针对传统卷积神经网络(CNN)不仅会忽略词的上下文语义信息而且最大池化处理时会丢失大量特征信息的问题,传统循环神经网络(RNN)存在的信息记忆丢失和梯度弥散问题,和CNN和RNN都忽略了词对句子含义的重要程度的问题,提出一种并行混合网络融入注意力机制的模型.首先,将文本用Glove向量化;之后,通过嵌入层分别用CNN和双向门限循环神经网络提取不同特点的文本特征;然后,再把二者提取得到的特征进行融合,特征融合后接入注意力机制判断不同的词对句子含义的重要程度.在IMDB英文语料上进行多组对比实验,实验结果表明,所提模型在文本分类中的准确率达到91.46%而其F1-Measure达到91.36%.
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文献信息
篇名
基于并行混合网络融入注意力机制的情感分析
来源期刊
计算机应用
学科
工学
关键词
卷积神经网络
双向门限循环单元
特征融合
注意力机制
文本情感分析
年,卷(期)
2020,(9)
所属期刊栏目
人工智能
研究方向
页码范围
2543-2548
页数
6页
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
10.11772/j.issn.1001-9081.2019112020
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
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李旸
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余大为
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节点文献
卷积神经网络
双向门限循环单元
特征融合
注意力机制
文本情感分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用
主办单位:
四川省计算机学会
中国科学院成都分院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-9081
CN:
51-1307/TP
开本:
大16开
出版地:
成都237信箱
邮发代号:
62-110
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
总被引数(次)
209512
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