基于辅助记忆循环神经网络的视角级情感分析

现有视角级情感分析方法大多数利用视角词信息从句子中提取特征,不能同时利用视角和视角词信息,导致模型性能较低,为此文中提出基于辅助记忆循环神经网络的视角级情感分析方法.首先通过深度双向长短期记忆网络和单词的位置信息构建位置权重记忆,利用注意力机制结合视角词建立视角记忆.再联合位置权重记忆和视角记忆输入多层门循环单元,得到视角情感特征.最后由归一化函数识别情感极性.实验表明,相对基准实验,文中方法在3个公开数据集上的效果更好,该方法是有效的.

基于知识图谱与循环注意力网络的视角级情感分析

现有的视角级情感分析方法难以解决单词在不同语境下“一词多义”问题,因此性能受限.针对上述问题,文中提出基于知识图谱与循环注意力网络的视角级情感分析方法.首先,利用动态注意力机制,结合双向长短时记忆网络的文本表示和知识图谱中的同义词信息,获得知识感知状态向量.再联合位置信息构造记忆内容,并输入多层门限循环单元,计算视角词情感特征,进行视角级文本情感分类.在3个公开数据集上的实验表明,文中方法分类效果较优.