现代电子技术

2021, v.44;No.582(07) 95-100

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Past Issue) | 高级检索(Advanced Search)

基于胶囊网络和高斯自注意力的用户评论情感分析
User review′s sentiment analysis based on capsule network and Gaussian self-attention

纪明宇;赵雪峰;贾国庆;李勃毅;

摘要(Abstract):

针对传统卷积神经网络和循环神经网络在文本情感分析领域对文本特征提取存在的语义丢失、无法识别文本关键词等问题进行改进,提出一种结合高斯自注意力机制的双通道文本特征提取模型。首先,该模型利用改进的胶囊网络和词性词向量提取更深层次的文本特征;然后,使用双向长短期记忆网络提取双向的语义依赖;最后,加入高斯自注意力层得到输入信息对分类结果的注意力分布。模型在两个标准数据集上进行验证,与传统的用户评论情感分析模型相比,在准确率和F1值上均取得了明显的提升。

关键词(KeyWords): 情感分析;高斯自注意力机制;文本特征提取;胶囊网络;双通道模型;实验分析

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金青年科学基金项目(61806049):基于用户标签和主题兴趣的社会媒体信息推荐研究

作者(Author): 纪明宇;赵雪峰;贾国庆;李勃毅;

Email:

DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2021.07.019

参考文献(References):

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享