隐式情感句子由于缺乏显式情感词并且其语义特征无法深入挖掘,导致现有模型进行情感分类时准确率不高。针对这一现状,提出一种基于情感特征增强的中文隐式情感分类模型(CISC),通过构建积极和消极情感词库,并将情感词进行位置嵌入得到情...隐式情感句子由于缺乏显式情感词并且其语义特征无法深入挖掘,导致现有模型进行情感分类时准确率不高。针对这一现状,提出一种基于情感特征增强的中文隐式情感分类模型(CISC),通过构建积极和消极情感词库,并将情感词进行位置嵌入得到情感特征增强的句子,进而提高分类准确率。对句子进行预处理得到对应的词语序列;通过自注意力机制的情感词检测方法进行句子情感词定位并分别嵌入积极和消极词,借助多层注意力网络得到对应的正向和负向的句子表示;分别将获取到的句子表示通过Bi-GRU模型和交互注意力机制(attention over attention,AOA)提取出对应的语义特征;将语义特征分别通过Softmax进行情感倾向概率计算,通过融入积极词的句子正向情感概率与融入消极词句子的负向情感概率进行均值计算并比较,得到最终的情感倾向。与EBA、GGBA等多种模型在SMP-ECISA2019公开数据集进行了比对实验,实验结果证明,提出的CISC模型可以提高中文隐式情感文本的分类效果。展开更多
文摘隐式情感句子由于缺乏显式情感词并且其语义特征无法深入挖掘,导致现有模型进行情感分类时准确率不高。针对这一现状,提出一种基于情感特征增强的中文隐式情感分类模型(CISC),通过构建积极和消极情感词库,并将情感词进行位置嵌入得到情感特征增强的句子,进而提高分类准确率。对句子进行预处理得到对应的词语序列;通过自注意力机制的情感词检测方法进行句子情感词定位并分别嵌入积极和消极词,借助多层注意力网络得到对应的正向和负向的句子表示;分别将获取到的句子表示通过Bi-GRU模型和交互注意力机制(attention over attention,AOA)提取出对应的语义特征;将语义特征分别通过Softmax进行情感倾向概率计算,通过融入积极词的句子正向情感概率与融入消极词句子的负向情感概率进行均值计算并比较,得到最终的情感倾向。与EBA、GGBA等多种模型在SMP-ECISA2019公开数据集进行了比对实验,实验结果证明,提出的CISC模型可以提高中文隐式情感文本的分类效果。
