【摘 要】
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传统的情感分析方法不能获取全局特征,以及否定词、转折词和程度副词的出现影响句子极性判断。在深度学习方法基础上提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元网络注意力机
【机 构】
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北京工商大学计算机与信息工程学院,农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室,中国农业大学信息与电气工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFD0401205),北京市科委科技计划(Z191100008619007),北京市教委科研计划(KM201510011008)
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传统的情感分析方法不能获取全局特征,以及否定词、转折词和程度副词的出现影响句子极性判断。在深度学习方法基础上提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元网络注意力机制的短文本情感分析方法。将情感积分引入卷积神经网络,利用情感词自身信息,通过双向门控循环网络模型获取全局特征,对影响句子极性的否定词、转折词和程度副词引入注意力机制实现对这类词的重点关注,提取影响句子极性的重要信息。实验结果表明,该模型与现有相关模型相比,有效提高情感分类的准确率。
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