【摘 要】
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近年来在方面级情感分析任务上，基于卷积神经网络和循环神经网络的模型取得了不错的效果，但仍存在着文本长距离依赖问题.有序神经元长短时记忆（ON-LSTM）可建模句子的层级结构，解决文本长距离依赖问题，但会忽略文本局部特征.区域卷积神经网络（RCNN）能提取文本不同区域的局部特征，却无法有效提取文本的上下文语义，而且现有模型均未考虑到情感词与句子上下文的联系.针对这些问题，本文提出一种基于注意力机制与
【基金项目】
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科技部重点研发计划项目（2018YFB1701400,2018YFB1701401）资助；
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近年来在方面级情感分析任务上，基于卷积神经网络和循环神经网络的模型取得了不错的效果，但仍存在着文本长距离依赖问题.有序神经元长短时记忆（ON-LSTM）可建模句子的层级结构，解决文本长距离依赖问题，但会忽略文本局部特征.区域卷积神经网络（RCNN）能提取文本不同区域的局部特征，却无法有效提取文本的上下文语义，而且现有模型均未考虑到情感词与句子上下文的联系.针对这些问题，本文提出一种基于注意力机制与情感的多通道RCNN和ON-LSTM的神经网络模型（MCRO-A-S）.首先，向上下文词向量中融入情感特征向量，弥补仅使用上下文词向量作为模型输入的不足.其次，结合RCNN模型提取文本局部特征与ON-LSTM模型提取文本上下文语义信息的优势，可有效提高模型特征提取能力.最后，利用注意力机制融合语义信息，给予情感词更多的关注.在SemEval 2014两个数据集和Twitter数据集上验证模型的有效性，取得了比其他模型更好的分类效果.
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