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融合双向切片LSTM与Attention的情感分类模型
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作者 朱广丽 谈光璞 +1 位作者 张顺香 韦斯羽 《安徽理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2022年第5期85-93,共9页
针对BiLSTM-CRF训练速度较慢且无法区分句子中各个词在情感分类中重要性的问题,提出一种融合双向切片的LSTM与注意力机制的情感分类模型(BiS-LSTM-Attention)。首先,使用BERT对文本进行预训练,将训练后的文本进行切片处理,得到的文本切... 针对BiLSTM-CRF训练速度较慢且无法区分句子中各个词在情感分类中重要性的问题,提出一种融合双向切片的LSTM与注意力机制的情感分类模型(BiS-LSTM-Attention)。首先,使用BERT对文本进行预训练,将训练后的文本进行切片处理,得到的文本切片作为模型的输入;然后,在Bi-LSTM层对文本特征进行提取,将特征输入Attention层进行注意力的加权计算,进一步在融合层将Attention层的输出特征向量拼接在输入分类层;最后,在分类层根据每个文本对应的特征向量进行计算来实现情感分类,将文本分为积极、消极或中性。与WEEF-BILSTM、W2V-Att-LSTM、BiLSTM-CRF 3种模型进行比对,实验结果表明,提出模型相较于比对模型能在保证运行速率的同时获得更高的分类准确度。 展开更多
关键词 情感分类 双向切片循环神经网络 注意力机制 BERT
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