多维特征融合的混合神经网络文本情感分析模型

摘要：

针对复杂文本评论的情感分析研究存在着隐式主题方面分类不精确、文本特征提取不全面和识别文本上下文语义不足等问题,论文提出了一种多维特征融合的混合神经网络文本情感分析模型MFF-HNN.该模型先把词向量、词性、位置和句法依存特征进行注意力特征融合,抽取出主题词库,然后把融合特征输入到改进的TBGRU模型和DCNN模型中获取语义信息和局部特征信息,再与主题词库结合进行注意力特征融合语义特征信息,最后使用SoftMax函数获取文本方面级情感分类信息.实验表明,该模型的情感分类的效果优于其它模型.

关键词：特征融合、主题提取、情感分析、注意力机制、方面级

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61775139

在线出版日期：2023-10-30（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：2137-2143