本文提出的模型CNN-ATTBiLSTM不仅可以捕捉到句子中的n-gram信息,而且还可以捕捉到长距离的依赖关系,充分发挥了CNN和RNN的优势,所以在实验中获得了最好的效果。 5 结论 本文提出了一种融合CNN和ATTBiLSTM网络提取特征的情感分类模型,首先使用在大规模中文语料库上训练得到的词向量对文本句子进行编码,然后通过CNN和ATT...
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...
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...
基于词注意力的BiLSTM和CNN集成模型的中文情感分析
物流文本情感分析在快速发展的电商行业中愈加重要,为更好捕获局部情感特征并充分挖掘全局语义信息,提出一种基于BiLSTM-CNN-MultiHeadAttention-Dropout的物流评论情感分析模型.该模型对现有模型进行了改进,通过BiLSTM进行特征获取,对重要部分使用MultiHeadAttention机制捕获特征,采用Dropout机制来防止过拟合,最后用CNN提取特征,...
使用pytorch, 基于textCNN以及BiLSTM进行中文情感分析、 文本分类. Contribute to songweiwei/sentimentclassification development by creating an account on GitHub.