情感分类类别数量 self.num_classes = num_classes # 实例化嵌入层 self.embedding_layer = nn.Embedding(num_embeddings, input_size, padding_idx=0) # 实例化LSTM层 self.lstm_layer = nn.LSTM(input_size, hidden_size, direction="bidirectional") # 实例化聚合层 self.average_layer = AveragePooling()...
神经网络模型（bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)。通过该模型中的双向传播机制能降低上下文丢失信息的情况，在文本情感分析任务中获得更好的分类效果。1相关工作 1.1C B O W模型 本文采用CBOW(continuous bag of words)来训练词向量％1]。CBOW是一种预测模型，是从原始语句来推测目标字词，在CBOW...
文本分类主要是将文本按照其内容或主题进行自动分类,可以应用于情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等多个领域。近年来,深度学习在文本分类任务中取得了很大的突破,其中基于双向LSTM和注意力机制的模型是一种非常有效的方法。 双向LSTM模型是一种循环神经网络,它能够有效地捕捉文本序列中的时序信息。LSTM通过内部的门控单元...
一个LSTM单元完成的运算可以被分为三部分:(1)输入到隐层的映射(input-to-hidden) :每个时间步输入信息x会首先经过一个矩阵映射,再作为遗忘门,输入门,记忆单元,输出门的输入,注意,这一次映射没有引入非线性激活;(2)隐层到隐层的映射(hidden-to-hidden):这一步是LSTM计算的主体,包括遗忘门,输入门,记忆单元更...
开发的PaddlePaddle框架,构建双向LSTM (Long Short-Term Memory)网络从众多文本信息和数据中准确而高效地分析出文本中所蕴含的情感,并判断情感极性,对情感倾向做出分类.实验中对美食评论信息进行情感预测,首先利用Embedding来计算出词向量,通过双向LSTM提取特征和融合,借助softmax函数构建分类器,获得文本信息的情感倾向,实验...
为解决文本情感分类研究中传统循环神经网络模型存在梯度消失和爆炸问题,提出一种基于双向长短时记忆循环神经网络模型(Bi-LSTM)。通过双向传播机制获取文本中完整的上下文信息,采用CBOW模型训练词向量,减小词向量间的稀疏度,结合栈式自编码深度神经网络作为分类器。实验结果表明,Bi-LSTM模型比传统循环神经网络LSTM模型分类效...
1.基于双向lstm和多头注意力机制的文本方面级情感识别方法,其特征在于,包括以下步骤:s1:获取方面词所在的上下文文本的词嵌入表示,即所在句子对应的矩阵形式;s2:采用双向lstm网络分别对局部上下文和全局上下文的词嵌入表示进行预处理,得到对应上下文文本的特征表示;s3:局部上下文的特征表示通过上下文动态加权和多头自注意力...
本程序实现了对中文微博数据文本的读取,然后对各评语进行分词,转字符,编码,编定长度,以及对标签进行编码,并将数据集转换未训练集和测试集,并加入Embedding层,以及LSTM层,Dense层等,实现对微博数据的情感分类,并对模型框架进行描绘和保存,实现模型的训练和评估功能。
另一方面,Adaboost算法是一种集成学习算法,通过对弱分类器进行加权组合,可以构建出一个性能更强的强分类器。Adaboost算法在文本分类任务中也得到了广泛应用。 BILSTM-Adaboost模型 BILSTM-Adaboost模型由以下几个部分组成: **BILSTM层:**BILSTM层负责提取文本序列中的特征。它由两个LSTM层组成,一个处理正向序列,...
文本分析属于典型的时序数据处理问题,因此本文采用改进的RNN网络BiL-STM(Bidirectional Long-short Term Memory Network,双向长短时记忆网络)对电影评论进行情感分析。 模型介绍 LSTM及BiLSTM 指出RNN的缺陷: RNN一般用来处理序列信息,在文本、语音、视频等具有上下文关联的应用场景中精度很高。其展开结构如图 1 所示。