【摘 要】
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现有视角级情感分析方法大多数利用视角词信息从句子中提取特征,不能同时利用视角和视角词信息,导致模型性能较低,为此文中提出基于辅助记忆循环神经网络的视角级情感分析方
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室,数字福建金融大数据研究所,福建江夏学院电子信息科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61772135,U1605251);福建省自然科学基金面上项目(No.2017J01755);中国科学院网络数据科学与技术重点实验室开放基金课题(No.CASNDST201708,CASNDST201606);模式识别国家重点实验室开放课题基金项目(No.201900041);赛尔网络下一代互联网技术创新项目(No.NGII20160501);北邮可信分布式计算与
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现有视角级情感分析方法大多数利用视角词信息从句子中提取特征,不能同时利用视角和视角词信息,导致模型性能较低,为此文中提出基于辅助记忆循环神经网络的视角级情感分析方法.首先通过深度双向长短期记忆网络和单词的位置信息构建位置权重记忆,利用注意力机制结合视角词建立视角记忆.再联合位置权重记忆和视角记忆输入多层门循环单元,得到视角情感特征.最后由归一化函数识别情感极性.实验表明,相对基准实验,文中方法在3个公开数据集上的效果更好,该方法是有效的.
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