【摘 要】
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基于注意力机制(attention)的神经网络模型在自然语言处理的情感分析任务中至关重要.针对目前情感分析任务中现有神经网络模型耗时长、准确率低、特征提取不充分等问题,本文提出了基于注意力机制结合条件随机场(conditional random field,CRF)和双向门控循环神经网络(bidirectional gated recurrent unit neural network,BiGRU)的Att-BiGRU-CRF模型.该模型以BiGRU为语言模型,提取文本的语义信息和特征结构,通过注意力机制
【机 构】
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天津理工大学计算机科学与工程学院,天津300384
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基于注意力机制(attention)的神经网络模型在自然语言处理的情感分析任务中至关重要.针对目前情感分析任务中现有神经网络模型耗时长、准确率低、特征提取不充分等问题,本文提出了基于注意力机制结合条件随机场(conditional random field,CRF)和双向门控循环神经网络(bidirectional gated recurrent unit neural network,BiGRU)的Att-BiGRU-CRF模型.该模型以BiGRU为语言模型,提取文本的语义信息和特征结构,通过注意力机制加强重要词语的权重,最后用CRF模型作为分类器提高结果的准确率.该模型在谭松波老师的酒店评论语料中进行测试,准确率为89.75％,召回率为86.73％,综合评价值F1为88.21％,与BiGRU、Att-BiGRU等模型对比表现更为优秀,验证了Att-BiGRU-CRF模型的优越性.
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