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
王伟a,b
孙玉霞b
齐庆杰c
孟祥福b
辽宁工程技术大学 a. 科学技术研究院; b. 电子与信息工程学院; c. 矿业技术学院, 辽宁 葫芦岛 125105

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。

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)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0413
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第12期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3558-3564
文章编号: 1001-3695(2019)12-008-3558-07

发布历史

[2019-12-05] 印刷出版

引用本文

王伟, 孙玉霞, 齐庆杰, 等. 基于BiGRU-attention神经网络的文本情感分类模型 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (12): 3558-3564. (Wang Wei, Sun Yuxia, Qi Qingjie, et al. Text sentiment classification model based on BiGRU-attention neural network [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (12): 3558-3564. )

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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