输入时间序列首先会被依次送入BiLSTM1和BiLSTM2,然后将BiLSTM1和BiLSTM2输出特征融合,以此来弥补两次长短时神经网络遗漏的时序信息。将融合特征送入BiLSTM3,随后将三次BiLSTM的输出进行第二次特征融合,原因同上。第二次特征融合的信息将会被送入BiLSTM4中,此模...
由于情感分析涉及多个层面,许多研究采用不同类型的分析方法,如主观情感分类、目标导向情感分析、比较性情感分析和条件句情感分析等。 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...
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
摘要 本发明提供一种基于CNN‑BiLSTM框架的上下文依赖的多分类情感分析方法和系统,涉及文本信息处理技术领域。本发明通过获取文本评论,对文本评论进行预处理;对文本评论的子句进行多种情感类别标注处理,获取训练集、验证集和测试集;基于上下文依赖策略、训练集、验证集和测试集和基于CNN‑BiLSTM框架的情感分析模...
基于词注意力的BiLSTM和CNN集成模型的中文情感分析
构建一种基于CNN-BiLSTM融合多头自注意力机制的电商评价情感分析模型,能够更好地处理文本中的长距离依赖关系和捕捉情感信息的语义关系,从而提高模型的鲁棒性和泛化能力,进而提高商家对消费者评论的情感理解和评价准确性。基于一个中文电商公开数据集对模型进行了实验,并将其与其他模型进行了比较。实验结果表明,该模型的...
实验2,利用CNN和BiLSTM[2-3]构建情感分类模型,其各特征的相关性矩阵如图3: 图3 CNN、LSTM模型特征的自变量计算相关性矩阵 由此可见,Tfidf以及L2正则化对于LogisticRegression具有正向效果,而FeatureDim对于LSTM文档分类有正向效果。 [1]李景阳. (2008). 文本分类中的特种提取与权重分析. ...
一种基于对抗训练和多注意力的cnn-bilstm方面情感分析方法技术领域1.本发明涉及自然语言处理技术领域,是一种基于对抗训练和多注意力的cnn-bilstm方面情感分析方法。背景技术:2.随着互联网以及信息技术的迅猛发展,自媒体和电商平台的发展被迅速带动,人们日常社交生活的方方面面都充斥着网络服务,第446次《中国互联网络...
本发明公开了一种基于CNNBiLSTM+attention模型的涉案新闻观点句情感分类方法,所述模型包括:词嵌入层,卷积层,池化层,BiLSTM层,Attention注意力层,Softmax分类层;所述方法包括以下步骤:步骤1:对案件相关新闻的观点句进行预处理,然后将所有词通过词嵌入层编码为词向量;步骤2:将步骤1得到的词向量输入到卷积层,进行卷积...
本发明公开了基于Bi‑LSTM‑CNN的多模态语音情感识别方法,包括:获取文本情感信息和音频情感信息;分别对文本情感信息和音频情感信息进行预处理;将预处理后的文本情感信息输入至Bi‑LSTM网络中,输出语义特征;采用opensmile工具从预处理后的音频情感信息中提取声学特征;将语义特征和声学特征进行特征融合处理,获得融合特征...