融入自注意力机制的深度学习情感分析方法

摘要：

文本情感极性分析是自然语言处理的热点领域,近年来基于中文语料的情感分析方法受到了学术界的广泛关注.目前大部分基于词向量的循环神经网络与卷积神经网络模型对于文本特征的提取和保留能力不足,为此文中引入了多层自注意力机制,提出了一种结合双向门控循环单元(BGRU)和多粒度卷积神经网络的中文情感极性分析方法.该方法首先使用BG-RU获取文本的序列化特征信息,然后使用自注意力机制进行初步特征筛选,将处理后的特征信息导入含有不同卷积核的卷积神经网络;再使用自注意力机制对获得的局部特征进行动态权重的调整,注重关键特征的抽取;最后经Softmax获得文本情感极性.实验结果证明,模型在两种中文语料数据集上都体现了较好的分析处理性能,其中在ChineseNLPcorpus的online_shop-ping_10_cats数据集上取得了92.94％的情感分类准确性,在中科院谭松波学者整理的酒店评论数据集上取得了92.75％的情感分类准确度,相比目前的主流方法,其性能均有显著的提升.

关键词：情感分析;自注意力机制;双向门控制循环单元;多粒度卷积神经网络

所属期刊栏目：49

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;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-01-21（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：252-258