文本情感分析卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)在自然语言处理上得到广泛应用,但由于自然语言在结构上存在着前后依赖关系,仅依靠卷积神经网络实现文本分类将忽略词的上下文含义,且传统的循环神经网络存在梯度消失或梯度爆炸问题,限制了文本分类的准确率.为此,提出一种卷积神经网络和双向长短时记忆(BiLSTM)特征融合的...
本文提出了一种融合混合双向长短时记忆网络(BiLSTM)、双向门控循环单元(BiGRU)和一维卷积神 经网络(CNN)以及其他几个层的方法。该方法采用了基于BERT 嵌入 + BiLSTM-BiGRU + 自注意力和一维 CNN 的框架,用于情感分类和分析,如图 1 所示。 根据实验结果表格,本文提出的模型在精确度、召回率和F1值方面分别达到了...
基于BiLSTM-TextCNN的细粒度情感分析方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于BiLSTM-TextCNN的细粒度情感分析方法说明:本发明提供了基于BiLSTM‑TextCNN的细粒度情感分析方法,步骤如下:S1、输入的数据只以单词...专利查询请上爱企查
该方法首先利用ALBERT模型获取评论文本动态特征,并引入注意机制模块对BiLSTM的输出结果进行文本关键词权重获取,然后利用CNN获取文本局部特征,最后通过softmax层对评论内容进行情感分类.实验结果表明,该研究提出的模型相较于传统方法和其他ALBERT的模型在准确率和召回率上都有显著的提升,准确率达到88.43%,召回率达到88.17%,...
引入biLSTM:在卷积神经网络的末尾添加一个或多个biLSTM层,以更好地捕捉序列数据中的上下文信息。 优化注意力机制:使用开普勒算法对注意力权重进行优化,以提高模型对输入数据的关注度。 损失函数和优化器:选择合适的损失函数和优化器,如交叉熵损失函数和Adam优化器。
此外,注意力机制近年来成为了处理序列数据的关键技术之一,它能够使模型聚焦于输入序列中最重要的部分,从而改善模型的性能。因此,将CNN与BiLSTM结合,并引入注意力机制,可以构建一个强大的分类模型,适用于需要同时处理空间特征和时间特征的任务。 本项目旨在开发一种结合了CNN、BiLSTM以及注意力机制的分类模型,利用TensorFl...
7.由于深度学习在图像领域取得的巨大成功,基于深度学习的情感分析也开始被广泛应用,目前深度学习模型包括卷积神经网络(cnn)、长短时记忆网络(lstm)、双向长短时记忆网络(bi-lstm)、循环神经网络(rnn)和注意力机制等。例如,teng等人提出一种基于长短时记忆网络的多维话题分类模型,该模型由长短时记忆(lstm)网络构成,...
基于LSTM-Attention与CNN混合模型的文本分类方法
本文将BERT模型作为上下文词嵌入工具,通过多头自注意力机制解决方面词长距离依赖问题,在特征提取过程中利用门控卷积网络实现并行地提取多层次上下文特征。 2 相关研究词嵌入层作为方面级别情感分析模型的起始层,目的是将文本中每个词映射为低维向量。根据不同的下游结构,选择正确的词嵌入工具十分重要。被广泛应用的Word2...
针对语音识别目前的识别准确性和语音技术在电力系统领域应用研究匮乏的现状,提出了一种基于听觉注意力模型与BiLSTM和CNN的语音情感识别方法,其适用于智能调度领域的... 李玉卿,徐成 - 中国计算机用户协会网络应用分会网络新技术与应用年会 被引量: 0发表: 2019年 基于CNN和BiLSTM网络特征融合的文本情感分析 卷积神经...