基于组合式深度学习网络的混合文本情感分类

摘要：

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.

关键词：混合文本、文本情感分类、组合式网络、卷积神经网络、双向长短时记忆网络、注意力机制

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：民航科技重大专项基金项目MHRD20150107、MHRD20160109

在线出版日期：2020-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：3254-3258,3264