| 融合位置信息的卷積門控網絡實現與應用 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>1286 K | |
| 標簽： 方面情感分析 位置信息 卷積神經網絡 | |
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| 文檔介紹：基于方面的情感分析（AspectBased Sentiment Analysis）通常使用長短期記憶網絡和注意力機制方法，這兩種模型結構復雜，運行時間長?，F有的卷積神經網絡結構簡單，具有代表性的是GCAE（Gated Convolutional Networks with Aspect Embedding）模型。但其由于未充分地利用詞語的順序信息，不能準確快速地關注到關鍵詞。因此提出了一種融合位置信息的卷積門控網絡方法。采用SemEval數據集進行實驗，并與采用GCAE模型的實驗結果進行對比，結果表明，所提模型迭代一次約用時5.96 s，優于長短期記憶模型的81 s。該模型對句子中有多個方面的情感極性判斷準確度為55.00%，高于GCAE模型的53.00%。該研究對于提高基于方面的情感分析的迭代時間和準確度有一定的參考意義。 | |
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