结合双向循环神经网络和注意力机制的微博文本情感分析

作     者：张典秋 夏莉 ZHANG Dianqiu;XIA Li

作者机构：广东财经大学统计与数学学院广州510320 

出 版 物：《智能计算机与应用》 (Intelligent Computer and Applications)

年 卷 期：2024年第14卷第7期

页      面：236-240页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(11971200) 广东省教育厅委托项目(0835-210Z33606691) 

主　　题：自然语言处理 情感分析 双向循环神经网络 注意力机制 

摘      要：情感分析作为自然语言处理的一个重要分支,广泛应用于各个领域。针对CNN不能联系全文信息,RNN模型存在时序依赖问题,对特征信息提取不充分,本文构建一种结合双向循环神经网络和注意力机制的情感分析模型。首先,在文本表示部分使用Word2Vec模型获得词向量;其次,在训练模型部分构建双向循环神经网络连接注意力机制的组合模型,把双向循环神经网络的输出做3种线性变化后输入Attention机制,以此给隐层特征分配权重来整合文本信息;最后,在simplifyweibo_2_polarities数据集上验证模型的有效性。