文献知网节
  • 记笔记

基于Attention-BiLSTM的情感分类模型

黄奇景付伟

哈尔滨师范大学

摘要:本文利用BiLSTM的方法提取与特定目标文本的上下文信息相关的全局特征,同时融入注意力机制有选择性的聚焦相关程度较高的重点词语。既解决了复杂的维度信息爆炸和原始循环神经网络存在的特征梯度的消失或梯度弥散的问题,也有效的避免了一般的传统模型对重点词在上下文的语义和语法上提取信息的缺失。本文进行了对比分析实验,实验的结果表明,本文所提出的基于AttentionBiLSTM的情感分类模型准确率达到了91.8%,分类效果明显优于SVM模型,有效地提高了文本情感分类的可靠性和准确率。
  • 专辑:

    电子技术及信息科学

  • 专题:

    计算机软件及计算机应用

  • 分类号:

    TP391.1

  • 手机阅读
    即刻使用手机阅读
    第一步

    扫描二维码下载

    "移动知网-全球学术快报"客户端

    第二步

    打开“全球学术快报”

    点击首页左上角的扫描图标

    第三步

    扫描二维码

    手机同步阅读本篇文献

  • HTML阅读
  • CAJ下载
  • PDF下载

下载手机APP用APP扫此码同步阅读该篇文章

下载:103 页码:14-15 页数:2 大小:1238K

相关文献推荐
  • 相似文献
  • 读者推荐
  • 相关基金文献
  • 关联作者