情境特征及其在情感分类模型中的应用

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文件名称：情境特征及其在情感分类模型中的应用
文件大小：1.12MB
文件格式：PDF
更新时间：2021-04-30 13:14:03
情境特征 情感分类 层级双向LSTM 研究情境特征在文本分类中的作用，提出了一种层级双向LSTM模型用于情感分类问题。该模型首先将句子分词，把词向量作为第一层双向LSTM模型的输入；其次从文档中提取出稠密、连续的向量作为情境特征；然后将第一层模型的输出向量和情境向量共同输入第二层双向LSTM；最后将这种层级双向的LSTM模型的输出向量通过sigmoid函数进行分类。情境向量作用于每个句子，一致的情感得到增强，不一致的情感被弱化，从而提高了分类的精度。在两个公开数据集上的实验表明，整合了情境特征的层级双向LSTM取得较优的精度。除此之外，通过在一个包含两万余条中文评论的公开数据集上对模型进行测试，表明该模型测试正确率相比于普通的LSTM和双向LSTM都有提升，说明情境特征对于提升情感分类的作用比较显著。