多注意力层次神经网络文本情感分析

• 作者: 刘国利 孙天岳 赵启涛 韩虎
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分析 神经网络 粒度 注意力机制
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 100-105
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4219字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1905-0174

摘要

在文本情感分析研究中,一条评论分别包含了篇章级、句子级和词语级等不同粒度的语义信息,而不同的词和句子在情感分类中所起的作用也是不同的,直接使用整条评论进行建模的情感分析方法则过于粗糙,同时也忽略了表达情感的用户信息和被评价的产品信息.针对该问题,提出一种基于多注意力机制的层次神经网络模型.该模型分别从词语级别、句子级别和篇章级别获取语义信息,并分别在句子级和篇章级引入基于用户和商品的注意力机制来计算不同句子和词的重要性.最后通过三个公开数据集进行测试验证,实验结果表明,基于多注意力层次神经网络的文本情感分析方法较其他模型性能有显著的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩虎	兰州交通大学电子与信息工程学院	23	128	6.0	10.0
5	刘国利	兰州交通大学电子与信息工程学院	3	1	1.0	1.0
6	孙天岳	兰州交通大学电子与信息工程学院	3	1	1.0	1.0
7	赵启涛	兰州交通大学电子与信息工程学院	3	1	1.0	1.0