声明
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。
国内刊号：51-1196/TP
国际刊号：1001-3695
发布日期:
作者：左梅,荆晓远,
单位：武汉大学计算机学院,武汉430072；
关键词：特定目标情感分类,深度记忆网络,情感极性,目标敏感,
基金：国家自然科学基金资助项目(61672208)；；
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。
来源：2020年第8期
《计算机应用研究》期刊编辑部
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。