基于多模型的混合架构情感分析

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情感分析是自然语言处理(NLP)中十分重要的环节,随着网络发展人们在网络生活中留下的大量情感评论信息。已有的研究大量使用循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)做情感分析。近期注意力机制在NLP领域被广泛使用,并取得突破性进展。为了改善传统模型,充分利用网络评论数据,结合长短时记忆网络(biLSTM),CNN,并使用Transformer机制构建新模型。新模型中,biLSTM编码双上上下文信息,然后CNN部分模拟Text-CNN使用三个不同大小的窗口进行卷积获取句子间的双向信息,最后使用没有前馈操作
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