| 基于特征級(jí)注意力的方面級(jí)情感分類(lèi)模型研究 | |
| 所屬分類(lèi)：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大?。?span>538 K | |
| 標(biāo)簽： 情感分析 方面級(jí) 特征級(jí) | |
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| 文檔介紹：近年來(lái)大數(shù)據(jù)、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)得到了飛速發(fā)展。情感分析作為自然語(yǔ)言處理細(xì)分領(lǐng)域的前沿技術(shù)之一，得到了極大的重視。然而，低參數(shù)量、高精度依然是制約情感分析的關(guān)鍵因素之一。為實(shí)現(xiàn)模型參數(shù)少、模型分類(lèi)精度高的情感分析需求，通過(guò)改進(jìn)特征級(jí)注意力機(jī)制的輸入向量，以及前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與注意力編碼的前后位置關(guān)系，得到可復(fù)位特征級(jí)注意力機(jī)制，并基于該機(jī)制提出了基于可復(fù)位特征級(jí)注意力方面級(jí)情感分類(lèi)模型(RFWA)和基于可復(fù)位特征級(jí)自注意力方面級(jí)情感分類(lèi)模型(RFWSA)，實(shí)現(xiàn)了高精度的方面級(jí)情感分析效果。在公開(kāi)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比現(xiàn)有的主流情感分析方法，所提出的模型有明顯的優(yōu)勢(shì)，尤其是在取得相當(dāng)分類(lèi)效果的情況下，模型的參數(shù)量?jī)H為最新AOA網(wǎng)絡(luò)的1/4。 | |
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