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基于循环神经网络和注意力模型的文本情感分析
引用本文:胡荣磊,芮璐,齐筱,张昕然.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).
作者姓名:胡荣磊  芮璐  齐筱  张昕然
作者单位:北京电子科技学院电子与通信工程系,北京,100070
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)
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◢F◣▼1▽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的方法有明显的优势。

关 键 词:文本情感分析  深度学习  长短期记忆模型  注意力模型
收稿时间:2018/5/16 0:00:00
修稿时间:2018/7/16 0:00:00

Text sentiment analysis based on recurrent neural networks and attention model
huronglei and ruilu.Text sentiment analysis based on recurrent neural networks and attention model[J].Application Research of Computers,2019,36(11).
Authors:huronglei and ruilu
Affiliation:Beijing Electronic ScienceDdDdTechnology Institute,
Abstract:
Keywords:text sentiment analysis  deep learning  long short-term memory model  attention model
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