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基于注意力编码网络的细粒度文本情感分析研究

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摘要 传统文本情感分析,通常从文本(可以是文档、段落或句子)整体出发,只能给出一整句话的情感值,无法准确表达用户对不同目标(情感附着物)的情感倾向.因此,本文以深度学习算法为基础进行细粒度情感分析研究.通过分析注意力编码网络的结构和算法原理,提出相应的情感分析框架,以及文本预处理和文本表示方法.该模型在公开数据集SemEval 2014上进行了实验,结果显示基于注意力编码网络的情感分析模型可以获得更高的准确率.
作者 颜孝为 肖化
机构地区 华南师范大学物理与电信工程学院
出处 《网络安全技术与应用》 2020年第1期50-52,共3页 Network Security Technology & Application
关键词 情感分类 注意力机制 深度学习 细粒度
分类号 TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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参考文献4

二级参考文献50

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共引文献801

网络安全技术与应用
2020年 第1期

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