典型文献
基于LSTM-GCAE的特定目标情感分析
文献摘要：
针对传统特定目标情感分析在模型输入前未能将上下文和目标词进行良好地融合以及在提取情感特征时未能有效地关注到特定目标等问题,提出了一种基于LSTM-GCAE的特定目标情感分析模型.首先,将上下文和目标词进行拼接得到融合词向量,采用LSTM对融合词向量进行编码,以捕获上下文语义信息;然后,通过带有目标词向量的门控卷积机制进一步提取关于目标词的情感特征;最后,通过softmax分类函数对特定目标进行情感极性分类.
文献关键词：
特定目标;长短期记忆网络;门控卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
沈彬;严馨;谢庆;徐广义;张金鹏
作者机构：
昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明650504;昆明理工大学,云南省人工智能重点实验室,昆明650504;云南南天电子信息产业股份有限公司,昆明650041;云南财经大学信息学院,昆明650221
文献出处：
引用格式：
[1]沈彬;严馨;谢庆;徐广义;张金鹏-.基于LSTM-GCAE的特定目标情感分析)[J].信息技术,2022(04):7-12
A类：
GCAE
B类：
特定目标,目标情感分析,模型输入,文和,情感特征,注到,拼接,接得,词向量,上下文语义,语义信息,softmax,分类函数,情感极性,长短期记忆网络,门控卷积神经网络
AB值：
0.276418
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