排序方式: 共有1条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
针对传统的卷积神经网络(CNN)在进行情感分析任务时会忽略词的上下文语义以及CNN在最大池化操作时会丢失大量特征信息,从而限制模型的文本分类性能这两大问题,提出一种并行混合神经网络模型CA-BGA。首先,采用特征融合的方法在CNN的输出端融入双向门限循环单元(BiGRU)神经网络,通过融合句子的全局语义特征加强语义学习;然后,在CNN的卷积层和池化层之间以及BiGRU的输出端引入注意力机制,从而在保留较多特征信息的同时,降低噪声干扰;最后,基于以上两种改进策略构造出了并行混合神经网络模型。实验结果表明,提出的混合神经网络模型具有收敛速度快的特性,并且有效地提升了文本分类的F1值,在中文评论短文本情感分析任务上具有优良的性能。 相似文献
1