融合多注意力神经网络的方面级情感分析

摘要：

针对现有方面级情感分析模型中特征向量信息不足和语义丢失问题,提出一种多注意力融合的神经网络模型.利用词向量注意力机制捕捉句子上下文和方面词之间的语义关系;利用位置注意力机制影响方面词周围的情感特征;利用自注意力机制捕捉序列内部特征用于加强序列表示.为验证模型的有效性,在SemEval 2014 Task 4和ACL 14 Twitter基准数据集上进行实验,实验结果表明,所提模型取得的性能优于比较方法.

关键词：深度学习、循环神经网络、自然语言处理、方面级情感分析、注意力机制、词向量、位置编码

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;重庆市教委科学技术重点研究基金项目

在线出版日期：2023-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：894-900