| 融合位置信息的卷積門控網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>1286 K | |
| 標(biāo)簽： 方面情感分析 位置信息 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) | |
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| 文檔介紹：基于方面的情感分析（AspectBased Sentiment Analysis）通常使用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制方法，這兩種模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜，運(yùn)行時(shí)間長?，F(xiàn)有的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單，具有代表性的是GCAE（Gated Convolutional Networks with Aspect Embedding）模型。但其由于未充分地利用詞語的順序信息，不能準(zhǔn)確快速地關(guān)注到關(guān)鍵詞。因此提出了一種融合位置信息的卷積門控網(wǎng)絡(luò)方法。采用SemEval數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并與采用GCAE模型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對比，結(jié)果表明，所提模型迭代一次約用時(shí)5.96 s，優(yōu)于長短期記憶模型的81 s。該模型對句子中有多個(gè)方面的情感極性判斷準(zhǔn)確度為55.00%，高于GCAE模型的53.00%。該研究對于提高基于方面的情感分析的迭代時(shí)間和準(zhǔn)確度有一定的參考意義。 | |
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