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邓立明 (邓立明.) [1] | 魏晶晶 (魏晶晶.) [2] | 吴运兵 (吴运兵.) [3] | 余小燕 (余小燕.) [4] | 廖祥文 (廖祥文.) [5]

Indexed by:

CQVIP PKU CSCD

Abstract:

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.

Keyword:

注意力机制 深度学习 知识图谱 视角级情感分析

Community:

  • [ 1 ] 福州大学数学与计算机科学学院,福州350116
  • [ 2 ] 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室,福州350116
  • [ 3 ] 数字福建金融大数据研究所,福州350116
  • [ 4 ] 福建江夏学院电子信息科学学院,福州350108

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Source :

模式识别与人工智能

ISSN: 1003-6059

Year: 2020

Issue: 6

Volume: 33

Page: 479-487

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30 Days PV: 3

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