【摘 要】
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在方面信息情感分类中针对使用循环神经网络编码长距离文本的信息丢失问题,以及使用注意力机制提取情感信息时倾向于关注高频信息偏置问题,提出一种多模特征融合的方面信息情感分类方法,区分单点、多点以及局部三类不同表达模式的情感信息,通过对三类情感信息有侧重的关注、提取与融合,实现各类特征间相互确认与纠错,降低信息丢失与关注偏置问题,达到增强复杂情感表达模式下的方面信息情感分类能力的目的 .实验结果表明,使用所提出的方法对三类情感信息进行提取与融合,可以使方面信息情感分类任务在准确率和F1值指标上得到进一步提升.
【机 构】
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火箭军工程大学301教研室,陕西西安710025
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在方面信息情感分类中针对使用循环神经网络编码长距离文本的信息丢失问题,以及使用注意力机制提取情感信息时倾向于关注高频信息偏置问题,提出一种多模特征融合的方面信息情感分类方法,区分单点、多点以及局部三类不同表达模式的情感信息,通过对三类情感信息有侧重的关注、提取与融合,实现各类特征间相互确认与纠错,降低信息丢失与关注偏置问题,达到增强复杂情感表达模式下的方面信息情感分类能力的目的 .实验结果表明,使用所提出的方法对三类情感信息进行提取与融合,可以使方面信息情感分类任务在准确率和F1值指标上得到进一步提升.
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