基于深度记忆网络的特定目标情感分类
Target level sentiment classification based on deep memory network
武汉大学 计算机学院, 武汉 430072

摘要
只基于注意力机制的深度记忆网络不能有效处理目标上下文情感依赖于具体目标的情况,为了解决该问题,提出了一个对目标敏感的深度记忆网络模型。该模型利用注意力机制来获取决定目标上下文情感的信息,然后通过交互模块将上下文情感表示和上下文与目标之间的交互信息融合成分类特征,最后分类得到目标的情感极性。在SemEval 2014 task4的两个数据集上进行实验,实现了比只基于注意力机制的DMN模型明显更好的F1值。实验结果表明,在解决上下文情感依赖于具体目标的问题时,考虑上下文与目标之间的交互信息是有效的。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61672208)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.02.0049
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第8期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2292-2296
文章编号: 1001-3695(2020)08-010-2292-05
发布历史
[2020-08-05] 印刷出版
引用本文
左梅, 荆晓远. 基于深度记忆网络的特定目标情感分类 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (8): 2292-2296. (Zuo Mei, Jing Xiaoyuan. Target level sentiment classification based on deep memory network [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (8): 2292-2296. )
关于期刊

- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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