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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>通信網(wǎng)絡(luò)>基于循環(huán)卷積注意力模型的文本情感分類方法

      基于循環(huán)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(fèi)

      資料介紹

      　　情感分類對(duì)推薦系統(tǒng)、自動(dòng)問(wèn)答、閱讀理解等下游應(yīng)用具有重要應(yīng)用價(jià)值，是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)堿的重要硏究方向。情感分類任務(wù)直接依賴于上下文，包括全局和局部信息，而現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型無(wú)法同時(shí)捕獲上下文局部信息和全局信息。文中針對(duì)單標(biāo)記和多標(biāo)記情感分類任務(wù)，提出一種循環(huán)卷積注意力模型（ LSTM-CNN-ATT，LCA）。該模型利用注意力機(jī)制融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Convolutional neural network，CNN）的局部信息提取能力和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ 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(duì)于多標(biāo)記情感分類任務(wù)，在注意力層上附加主題信息，進(jìn)一步指導(dǎo)多標(biāo)記情感傾向的精確提取。在兩個(gè)單標(biāo)記數(shù)據(jù)集上的FⅠ指標(biāo)達(dá)到82.1%，與前沿單標(biāo)記模型相當(dāng);在兩個(gè)多標(biāo)記數(shù)據(jù)集上，小數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)結(jié)果接近基準(zhǔn)模型，大數(shù)據(jù)集上的FⅠ指標(biāo)達(dá)到ηδ8.38%，超過(guò)前沿模型，表明LCA模型具有較高的穩(wěn)定性和較強(qiáng)的通用性。

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