【摘 要】
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情感分析是近些年自然语言处理的一个研究热点,一方面以word2vec为代表的预处理词向量技术得到了广泛应用,通过融合情感标签获得word2vec-ST词向量来提取句子的语义和情感信
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情感分析是近些年自然语言处理的一个研究热点,一方面以word2vec为代表的预处理词向量技术得到了广泛应用,通过融合情感标签获得word2vec-ST词向量来提取句子的语义和情感信息并达到了较好的效果,另一方面,LSTM作为RNN的衍生模型已经成熟地应用到自然语言处理的模型构建当中,但LSTM在短文本和训练语料相对有限的情况下并没有展现出应有的优势,因此,借助于CNN在捕捉局部信息上的优势,提出了一种融合LSTM和CNN的注意力模型网络来提取文本的上下文信息,并通过实现attention机制的BILSTM
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