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| 基于多通道特征和自注意力的情感分类方法 | |
| 作者姓名： | 李卫疆 漆芳 余正涛 |
| 作者单位： | 昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明 650500 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金（62066022）;国家重点研发计划（2018YFC0830105） |
| 摘 要： | 针对情感分析任务中没有充分利用现有的语言知识和情感资源,以及在序列模型中存在的问题:模型会将输入文本序列解码为某一个特定的长度向量,如果向量的长度设定过短,会造成输入文本信息丢失.提出了 一种基于多通道特征和自注意力的双向LSTM情感分类方法(MFSA-BiLSTM),该模型对情感分析任务中现有的语言知识和情感资源进行... |
| 关 键 词： | 情感分类 多通道特征 自注意力 深度学习 双向LSTM |
| 收稿时间： | 2019-06-24 |
| 修稿时间： | 2019-10-31 |
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