【摘 要】
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文本情感分类是近年来自然语言处理领域的研究热点,旨在对文本蕴含的主观倾向进行分析,其中,基于特定目标的细粒度情感分类问题正受到越来越多的关注。在传统的深度模型中加
【基金项目】
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国家自然科学基金(61502082);中央高校基本科研业务费(ZYGX2014J065)
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文本情感分类是近年来自然语言处理领域的研究热点,旨在对文本蕴含的主观倾向进行分析,其中,基于特定目标的细粒度情感分类问题正受到越来越多的关注。在传统的深度模型中加入注意力机制,可以使分类性能显著提升。针对中文的语言特点,提出一种结合多跳注意力机制和卷积神经网络的深度模型(MHA-CNN)。该模型利用多维组合特征弥补一维特征注意力机制的不足,可以在没有任何先验知识的情况下,获取更深层次的目标情感特征信息。相对基于注意力机制的LSTM网络,该模型训练时间开销更小,并能保留特征的局部词序信息。最后在一个网络公开
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