【摘 要】
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互联网平台的迅速崛起为民众提供了发表观点的场所,评论文本中蕴含着丰富的主观情感倾向,文本情感分类研究受到广泛关注。目前,深度学习技术凭借优秀的特征捕捉能力,逐渐成为文本情感分类研究的主流方法。然而,部分基础模型特征提取能力单一,导致特征表示不够全面。同时,复杂的模型结构意味着繁琐的参数调节过程。针对深度学习方法存在的问题,本文以文本情感分类任务为切入点,构建基于混沌狮群优化的情感分析模型和多尺度语
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互联网平台的迅速崛起为民众提供了发表观点的场所,评论文本中蕴含着丰富的主观情感倾向,文本情感分类研究受到广泛关注。目前,深度学习技术凭借优秀的特征捕捉能力,逐渐成为文本情感分类研究的主流方法。然而,部分基础模型特征提取能力单一,导致特征表示不够全面。同时,复杂的模型结构意味着繁琐的参数调节过程。针对深度学习方法存在的问题,本文以文本情感分类任务为切入点,构建基于混沌狮群优化的情感分析模型和多尺度语义协同网络进行文本情感分析。本文主要工作如下:（1）传统静态词向量模型无法结合词的具体上下文进行动态编码,每个词都由唯一向量表示,无法表征多义词。采用动态词向量模型ALBERT（A Lite BERT）和Ro BERTa（Robustly BERT Approach）动态获取文本特征向量,提升词向量语义表示的准确性,为后续的语义特征提取奠定良好基础。（2）循环神经网络擅长将语句建模成序列,捕捉上下文语义关联,但缺乏对句内词与词之间依赖关系以及句子结构特征的学习,导致特征捕捉能力不足。由于循环机制,并行计算效率低。针对以上问题,提出一种内置快速注意力的简单循环单元（Bidirectional Build-in Fast Attention Simple Recurrent Unit,Bi FASRU）,通过内置快速注意力捕获文本语法结构信息,学习到更高层次的抽象表示。简单循环单元并行运算速度快,降低训练时间成本。（3）为进一步提高模型特征表示的全面性,构建多尺度语义协同网络,利用多尺度卷积模块捕捉不同尺度下的局部语义特征,输入到Bi FASRU模块对文本序列进行建模,增强模型的语义理解能力。（4）针对Bi FASRU模块隐藏层单元数量和批处理大小等超参数难以确定的问题,使用混沌狮群算法全局优化能力对参数进行寻优,避免复杂繁琐的调参工作。
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