【摘 要】
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基于注意力机制的长短期记忆(LSTM)网络在训练过程中需要耗费大量时间,且仅以句子作为网络输入难以有效区分同一句中不同目标的情感极性。为此,提出一种结合卷积神经网络(CNN
【机 构】
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华东师范大学计算机科学与软件工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61232006),上海市自然科学基金(14ZR1412400)
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基于注意力机制的长短期记忆(LSTM)网络在训练过程中需要耗费大量时间,且仅以句子作为网络输入难以有效区分同一句中不同目标的情感极性。为此,提出一种结合卷积神经网络(CNN)和区域LSTM的深度网络模型。通过区域LSTM实现特定目标的区域划分,在保留特定目标重要情感信息的同时,有效区分不同目标的特征信息,并利用CNN保留整个句子的情感信息。实验结果表明,该模型能有效识别不同目标的情感极性,相比传统网络模型具有更短的模型训练时间。
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