《计算机应用研究》|Application Research of Computers

基于BiGRU-Attention神经网络的文本情感分类模型

Text sentiment classification model based on BiGRU-Attention neural network

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作者 王伟,孙玉霞,齐庆杰,孟祥福
机构 辽宁工程技术大学 科学技术研究院;辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院;辽宁工程技术大学 矿业学院
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摘要 针对双向长短时记忆神经(BiLSTM)模型训练时间长、不能充分学习文本上下文信息的问题,提出一种基于BiGRU-Attention的文本情感分类模型。首先,利用双向门控循环(BiGRU)神经网络层对文本深层次的信息进行特征提取;其次,利用注意力机制(attention)层对提取的文本深层次信息分配相应的权重;最后,将不同权重的文本特征信息放入softmax函数层进行文本情感极性分类。实验结果表明,所提的神经网络模型在IMDB数据集上的准确率是90.54%,损失率是0.2430,时间代价是1100 s,验证了 BiGRU-Attention模型的有效性。
关键词 文本情感分类;注意力机制;双向门控循环神经网络
基金项目 国家自然科学基金资助项目(61772249)
2016年辽宁省教育厅城市研究院一般项目(LJCL008)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2019-12-045.html
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中图分类号 TP391
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