基于改进自注意力机制的方面级情感分析OA北大核心
Aspect-level sentiment analysis based on improved self-attention mechanism
方面级情感分析是一项细粒度的情感分类任务,目前常用的研究方法是使用神经网络模型结合注意力机制的模式,使用注意力机制挖掘方面词和上下文之间的关系.但是传统的注意力机制在训练时,往往会倾向于关注出现频率较高的情感词,给其分配较高的注意力权重值,对于低频情感词却关注不足.为了解决上述问题,提出了一种使用改进的自注意力机制的方面级情感分析模型.通过改进注意力机制的训练过程,使模型的注意力机制在训练时可以针对性地屏蔽掉高频情感词的影响,挖掘出句子中的低频情…查看全部>>
毛腾跃;郑志鹏;郑禄
中南民族大学 计算机科学学院 & 湖北省制造企业智能管理工程技术研究中心,武汉 430074中南民族大学 计算机科学学院 & 湖北省制造企业智能管理工程技术研究中心,武汉 430074中南民族大学 计算机科学学院 & 湖北省制造企业智能管理工程技术研究中心,武汉 430074
信息技术与安全科学
情感分类方面级别自注意力机制双向LSTM
《中南民族大学学报（自然科学版）》 2022 (1)
94-100,7
湖北省技术创新专项资助项目(2019ABA101)湖北省科技计划资助项目(2019CFC890)武汉市科技计划应用基础前沿项目(2020020601012267)
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