利用自注意力机制的大规模网络文档情感分析

作     者：夏辉丽 杨立身 薛峰 XIA Hui-li;YANG Li-shen;XUE Feng

作者机构：郑州经贸学院计算机与人工智能学院河南郑州451191 河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454003 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2021年第42卷第9期

页      面：2642-2648页

学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61872126) 

主　　题：MapReduce平台 情感计算 深度学习 自注意力双向分层语义模型 分布式文件系统(HDFS) 情感分类 词汇语义 

摘      要：针对社交网络文档(推文)情感分类复杂且准确度低的问题,基于MapReduce平台,提出一种利用自注意力双向分层语义模型的大规模网络文档情感分析方法。通过相似度计算对所有待分析的推文进行预归类,利用自注意力双向分层语义模型进行语义分类,准确分辨推文中词汇的情感类别,利用Hadoop框架和Hadoop分布式文件系统(HDFS)以及MapReduce编程模型实现提出的推文情感分类方法。实验结果表明,提出方法能够准确对大规模推文和词汇语义进行辨识,具有较高的计算效率,提高了情感分析的求解速度和准确度。