LSTM)网络[2],而普通的LSTM仅仅只是对文本上文建模没有考虑下文,本文引入了双向的长短期记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory, BiLSTM)网络[3],考虑上文和下文相关性,由于文本中每个词对文本语义的贡献是不一样的,于是引入注意力机制进一步提升RNN特征提取的效果,即基于注意力机制的双向长短期记忆 ...
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...
情感分析自注意力机制双向长短期记忆网络双向门控循环单元针对当前情感分类模型不能充分提取短文本显著特征的问题,提出一种融合多特征和注意力机制的情感分析模型Bert-BILSTM-BIGRU-CNN.首先,使用BERT预训练语言模型进行文本表示.然后,将双向长短期记忆网络(BiLSTM),双向门控循环单元(BiGRU)和一维卷积神经网络(CNN)模型...
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...
在三个公开数据集上的实验结果表明，提出的模型相较于CNN 、LSTM 及其改进模型效果更好，可以有效提高文本分类的效果。关键词：文本分类；卷积神经网络（CNN ）；长短时记忆网络（LSTM ）；多通道注意力；特征融合 文献标志码：A 中图分类号：TP391doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.2104-0212 Multi-channel ...
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...
基于CNN-ATTBiLSTM的文本情感分析 RNN在文本长度较短的情况下相比CNN并没有展现应有的优势.本文通过融合CNN和基于注意力机制的双向长短期记忆(ATTBiLSTM)网络提取的特征,提高模型的文本表示能力,同时... 刘书齐,王以松,陈攀峰 - 《贵州大学学报(自然科学版)》 被引量: 0发表: 2019年 加载更多来源...
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.
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...
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。