双向GRU和自注意力机制下微博情感倾向性分析

来源 :智能计算机与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：z2901153

【摘要】

：

针对微博文本内容的即时性、随意性、碎片性,本文提出将网络流行语词库、微博表情词词库、网络流行词词库加入到结巴分词词库中,以确保Word2vec模型对文本准确词向量化;针对

【作者】

：

杨凡薛佳奇

【机构】

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西安建筑科技大学理学院,北京搜狗科技发展有限公司

【出处】

：

智能计算机与应用

【发表日期】

：

2020年4期

【关键词】

：

词库结巴分词 BiGRU Self-Attention ThesaurusJieba segmentation lexiconBiGRUSelf-Attent

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针对微博文本内容的即时性、随意性、碎片性,本文提出将网络流行语词库、微博表情词词库、网络流行词词库加入到结巴分词词库中,以确保Word2vec模型对文本准确词向量化;针对上下文语义关联的微博文本特征以及双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)难收敛、训练时间长的问题,采用BiGRU(Bidirectional,Gated Recurrent Unit)神经网络学习微博文本的深层特征;针对当下流行的注意力机制(AttentionMechan

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