一种融合双向LSTM和CNN的混合情感分析模型

来源 :湘潭大学学报(自然科学学报) | 被引量 : 0次 | 上传用户:reinhardwu
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针对现有文本情感分析方法实时性不强、难以应用到大规模文本、不能同时提取文本上下文信息和局部语义特征等问题,提出一种融合双向长短期记忆(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的混合情感分析模型.通过使用双向LSTM和CNN模型对由word2vec编码得到的文本词向量进行训练,运用注意力机制将双向LSTM模型学习到的特征作用于CNN模型上,并进行特征加权,最后将双向LSTM模型和CNN模型得到的结果进行拼接,由分类器得到相应的情感分类结果.在NLPCC-SCDL数据集上进行实验,结果表明所提出的融合双向LSTM和CNN模型在精度、召回、f1值和准确度方面优于两个单独的模型.
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