基于组合式深度学习网络的混合文本情感分类

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针对混合文本语法杂糅,传统语义分析方法不能有效捕获其语义的问题,提出一种结合双语向量的组合式深度学习模型,用于中英混合文本情感分类。将中英混合文本对齐翻译成双语后,采用双语向量表示;利用CNN提取中文向量的局部特征,利用BiLSTM和注意力机制提取英文向量上下文相关的全局特征;将两种互补模型提取的文本特征进行融合,输入到softmax分类器中进行分类。实验结果表明,提出模型有效提升了混合文本分类的准确率。
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