【摘 要】
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自然语言文本是一种非结构化的数据,对于文本情感极性分析是自然语言处理中的重要研究内容,如何提高分类精度寻找更好的分类算法一直是该领域的长期研究问题。现实中分析的待
【机 构】
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南京大学工程管理学院控制与系统工程系;
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自然语言文本是一种非结构化的数据,对于文本情感极性分析是自然语言处理中的重要研究内容,如何提高分类精度寻找更好的分类算法一直是该领域的长期研究问题。现实中分析的待处理语料多为多粒度且主题词不明晰,为了提高此类文本的分类精度,本文将应用于文本翻译的注意模型同深度学习网络相结合,利用注意力模型对于特定词汇的辨识程度以及深度网络时序特征向量生成的优点,设计出一种基于注意模型的CNN-LSTM(Attention based CNN-LSTM,ACLSTM)网络,并通过不同语料库对于试验结果进行验证,检测模型的有效程度。
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