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基于注意力机制和BiGRU融合的文本情感分析

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Text Sentiment Analysis Based on Fusion of Attention Mechanism and BiGRU
作者:
杨青;张亚文;朱丽;吴涛
作者机构:
人工智能与智慧学习湖北省重点实验室, 人工智能与智慧学习湖北省重点实验室, 武汉, 430079
华中师范大学计算机学院, 武汉, 430079
国家语言资源监测与研究网络媒体中心, 武汉, 430079
语种:
中文
关键词:
注意力机制;门控单元;GloVe词向量;情感分析
期刊:
计算机科学
ISSN:
1002-137X
年:
2021
卷:
48
期:
11
页码:
307-311
基金类别:
国家自然科学基金(61532008); 国家重点研发计划(2017YFC0909502)~~;
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
计算机学院
摘要:
针对简单的神经网络缺乏捕获文本上下文语义和提取文本内重要信息的能力,设计了一种注意力机制和门控单元(GRU)融合的情感分析模型FFA-BiAGRU。首先,对文本进行预处理,通过GloVe进行词向量化,降低向量空间维度;然后,将注意力机制与门控单元的更新门融合以形成混合模型,使其能提取文本特征中的重要信息;最后,通过强制向前注意力机制进一步提取文本特征,再由softmax分类器进行分类。在公开数据集上进行实验,结果证明该算法能有效提高情感分析的性能。
摘要(英文):
Aiming at the lack of the ability of simple neural networks to capture the contextual semantics of texts and extract important information in texts,a sentiment analysis model FFA-BiAGRU is proposed,which integrates attention mechanism and GRU.First,we pre-process the text and vectorize the words through GloVe to reduce the vector space dimension.Then,through a hybrid model that fuses the attention mechanism with the update gate of the gating unit,it can extract important information in the text features.Finally,the text features are further extracted through the forced forward attention mechan...

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