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融合词性和注意力的卷积神经网络对象级情感分类方法

文献类型:期刊论文

作者杜慧; 俞晓明; 刘悦; 余智华; 程学旗
刊名模式识别与人工智能
出版日期2018
卷号31.0期号:012页码:1120
关键词注意力机制 对象级情感分类 情感分类
ISSN号1003-6059
英文摘要多个对象同时讨论时,对文本的情感分析结果与针对特定对象的情感倾向可能不一致,对象级情感分类任务需在文本整体语义的场景下,重点关注与给定对象相关的内容.文中提出融合词性和注意力的卷积神经网络对象级情感分类方法.引入词性信息,通过长短时记忆神经网络建模输入序列,构建对象注意力,将注意力融入到卷积神经网络结构中分析关于给定对象的情感倾向.词性信息有助于捕获与对象具有修饰关系的内容和弱化内容或距离相近但无搭配关系的句子成分的影响.结合长短时记忆神经网络和卷积神经网络结构建模文本,更有利于同时建模文本整体语义与对象相关语义.在SemEval2014数据集上的实验表明,文中方法取得优于基于长短时记忆神经网络的注意力机制方法的分类效果.
语种英语
源URL[http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/36919]  
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
杜慧,俞晓明,刘悦,等. 融合词性和注意力的卷积神经网络对象级情感分类方法[J]. 模式识别与人工智能,2018,31.0(012):1120.
APA 杜慧,俞晓明,刘悦,余智华,&程学旗.(2018).融合词性和注意力的卷积神经网络对象级情感分类方法.模式识别与人工智能,31.0(012),1120.
MLA 杜慧,et al."融合词性和注意力的卷积神经网络对象级情感分类方法".模式识别与人工智能 31.0.012(2018):1120.

入库方式: OAI收割

来源:计算技术研究所

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