基于循环神经网络和注意力模型的文本情感分析
Text sentiment analysis based on recurrent neural networks and attention model
北京电子科技学院 电子与通信工程系, 北京 100070
摘要
将循环神经网络中的长短期记忆网络和前馈注意力模型相结合,提出一种文本情感分析方案。在基本长短期记忆网络中加入前馈注意力模型,并在TensorFlow深度学习框架下对方案进行了实现。根据准确率、召回率和F1测度等衡量指标,与现有的方案对比表明,提出的方案较传统的机器学习方法和单纯的长短期记忆网络方法有明显的优势。
基金项目
国家自然科学基金面上项目(61772047)
中央高校基本科研业务费资助项目(2017LG-01)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.05.0300
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第11期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3282-3285
文章编号: 1001-3695(2019)11-018-3282-04
发布历史
[2019-11-05] 印刷出版
引用本文
胡荣磊, 芮璐, 齐筱, 等. 基于循环神经网络和注意力模型的文本情感分析 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (11): 3282-3285. (Hu Ronglei, Rui Lu, Qi Xiao, et al. Text sentiment analysis based on recurrent neural networks and attention model [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (11): 3282-3285. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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