面向社交物联网的细粒度文本情感分类方法研究

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文本情感分类对于提高社交物联网对象间的自主决策和通信能力至关重要。细粒度文本情感分类,即目标词级别的文本情感分类,是近年来自然语言处理领域的研究热点。然而,现有的解决方案往往没有充分获取并高效利用句子及其目标词之间的信息,并且存在难以实现句子及其目标词之间信息共享的问题。因此,现有模型的分类效果都不太理想。本文结合神经网络和注意力机制展开细粒度文本情感分类方法的研究,通过模型设计和结构优化,提出两种细粒度文本情感分类模型,用于社交物联网自动提取用户想表达的内在含义,为它们的网络部署或增强服务做出明智的决策,进而增强互联网的连接性和用户友好性,最终达到提高对象间的自主决策和通信能力的目的。同时为人类或智能设备提供有价值的信息,为与用户相关的服务做出自动化决策。本文的主要研究内容和创新工作如下:(1)简要分析了基于长短期记忆网络的文本情感分类模型的基本原理本文首先对八个典型的基于长短期记忆网络的文本情感分类模型进行简要分析,包括它们的模型结构和工作流程,总结出现有模型存在的缺陷,并针对缺陷提出有效的解决办法。这八个模型作为后续提出模型的实验效果对比参照。(2)提出基于相互注意力机制的细粒度文本情感分类模型(MAN)针对现有的文本情感分类模型存在没有充分获取并高效利用句子及其目标词之间信息的问题,面向社交物联网领域,基于双向长短期记忆网络和相互注意力机制,本文提出了MAN模型。在REST、LAPTOP和TWITTER三个数据集上的实验结果表明:MAN模型可以有效地获取句子及其目标词之间的相互注意力信息,同时高效地利用这些信息为细粒度文本情感分类任务服务,从而提高了社交物联网中细粒度文本情感分类问题的准确性。(3)提出基于共同注意力机制的细粒度文本情感分类模型(CAN)针对现有的文本情感分类模型存在难以实现句子及其目标词之间信息共享的问题,面向社交物联网领域,基于BERT预训练模型和共同注意力机制,本文提出了CAN模型。在REST、LAPTOP和TWITTER三个数据集上的实验结果表明:CAN模型可以有效地获取并利用句子及其目标词之间的共同注意力信息,实现它们之间的信息共享,从而高效地服务于细粒度文本情感分类任务。该模型可以通过较高的准确性来解决社交物联网中细粒度文本情感分类问题。
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