【摘 要】
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针对传统神经网络无法准确捕捉多个目标属性情感特征的问题,提出一种基于神经网络的多注意属性情感分析模型。用双向长短时记忆提取上下文和目标属性之间关联,用位置编码机制
【基金项目】
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四川省科技厅科技支撑计划基金项目(19ZDYF1078),自贡市重点科技计划基金项目(2018GYCX33)
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针对传统神经网络无法准确捕捉多个目标属性情感特征的问题,提出一种基于神经网络的多注意属性情感分析模型。用双向长短时记忆提取上下文和目标属性之间关联,用位置编码机制捕捉与目标属性相邻词的重要信息,结合位置编码和强注意力机制挖掘上下文和目标属性进行情感分析,在SemEval 2014和twitter数据集进行实验。实验结果表明,该模型在laptop、restaurant和twitter数据集上的准确率分别是72.45%、80.17%和73.39%,相比传统神经网络准确率得到了提高。
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