【摘 要】
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情感分析是自然语言处理领域的一个分支,近年来引起了广泛的研究与关注。但是对于某些特定语料,通用的情感分析模型往往达不到最佳的分类效果。对于短文本情感分析任务,短文本的语言表达简短、语义稀疏、携带的特征少,现有的网络模型从短文本中学习到的语义特征不足。对于句子级的情感分析研究,Bi-LSTM无法获取不同词对情感的贡献,也无法从多方面获取语义,并且训练时神经元无法并行计算,同时对于较长的句子容易丢失语
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情感分析是自然语言处理领域的一个分支,近年来引起了广泛的研究与关注。但是对于某些特定语料,通用的情感分析模型往往达不到最佳的分类效果。对于短文本情感分析任务,短文本的语言表达简短、语义稀疏、携带的特征少,现有的网络模型从短文本中学习到的语义特征不足。对于句子级的情感分析研究,Bi-LSTM无法获取不同词对情感的贡献,也无法从多方面获取语义,并且训练时神经元无法并行计算,同时对于较长的句子容易丢失语义。针对上述问题,本文主要工作如下:（1）针对短文本情感分析任务中存在的问题,本文提出一种融合Bi-LSTM和CNN的输出特征的短文本情感分析模型。通过Bi-LSTM和CNN分别对文本表示进行特征提取,并且在Bi-LSTM模型上使用自注意力机制获取不同词之间的联系,然后将Bi-LSTM层得到的含有上下文语义特征和CNN层得到的更深层次的抽象语义特征进行融合作为最终的分类特征,最后在谭松波酒店评论语料和SST-2语料上对该模型进行验证。（2）针对Bi-LSTM在句子级情感分析任务中存在的问题,本文引入多头注意力模型来代替Bi-LSMT获取句子全局信息,提出一种基于CNN与多头注意力的情感分析模型。该模型通过使用多个分布式计算从不同的表示子空间中学习相关信息,并且能够关注不同词的不同方面对句子情感的贡献,同时句子的长度不影响语义的获取。此外,该方法在多头注意力层上使用CNN继续获取更深层次的抽象语义信息。最后在食品餐饮和旅游住宿数据集上对该模型进行验证。（3）将融合Bi-LSTM和CNN的输出特征的短文本情感分析模型应用到实际中的酒店推荐系统中,设计并开发基于情感分析的酒店推荐系统。系统使用该模型对爬取评论进行分类,主要功能包括数据爬取、情感分析和酒店推荐三个模块。
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