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      電子發燒友網>電子資料下載>通信網絡>基于循環卷積注意力模型的文本情感分類方法

      基于循環卷積注意力模型的文本情感分類方法

      2021-04-14 | pdf | 1.93 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　情感分類對推薦系統、自動問答、閱讀理解等下游應用具有重要應用價值，是自然語言處理領堿的重要硏究方向。情感分類任務直接依賴于上下文，包括全局和局部信息，而現有的神經網絡模型無法同時捕獲上下文局部信息和全局信息。文中針對單標記和多標記情感分類任務，提出一種循環卷積注意力模型（ LSTM-CNN-ATT，LCA）。該模型利用注意力機制融合卷積神經網絡（ Convolutional neural network，CNN）的局部信息提取能力和循環神經網絡（ Recurrent Neural network，RNN）的全局信息提取能力，包括詞嵌入層、上下文表示層、卷積層和注意力層。對于多標記情感分類任務，在注意力層上附加主題信息，進一步指導多標記情感傾向的精確提取。在兩個單標記數據集上的FⅠ指標達到82.1%，與前沿單標記模型相當;在兩個多標記數據集上，小數據集實驗結果接近基準模型，大數據集上的FⅠ指標達到ηδ8.38%，超過前沿模型，表明LCA模型具有較高的穩定性和較強的通用性。

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