典型文献
基于多跳动态记忆网络和情感词典的情感分析模型
文献摘要：
[目的/意义]文本情感分析是自然语言处理的一大重要分支.论文结合了深度学习模型在特征提取方面的优势以及情感词典对网络词情感识别的敏感性,提出了一种将动态记忆网络和情感词典方法相结合的网络文本情感分类模型.[方法/过程]在传统的动态记忆网络中设计情感问题向量,利用基于注意力机制的多跳结构识别并提取句子情感特征,同时构建扩充网络情感词的情感词典并将情感分值与多跳记忆网络所得情感分类结果进行线性加权,减少了对于情感词库的完备性、判断规则质量以及事先标注语料的依赖,提升了训练效率.[结果/结论]在WEIBO_SENTI_100K和NLPCC2013两个数据集上进行实验,证明与单个模型相比,论文模型在两个数据集上都获得了更好的分类效果.
文献关键词：
动态记忆网络;情感词典;注意力机制;情感分析
中图分类号：
作者姓名：
沈金金;陈荔
作者机构：
上海理工大学 上海 200093
文献出处：
引用格式：
[1]沈金金;陈荔-.基于多跳动态记忆网络和情感词典的情感分析模型)[J].情报工程,2022(02):3-18
A类：
动态记忆网络,WEIBO,SENTI,NLPCC2013
B类：
多跳,跳动,情感词典,文本情感分析,自然语言处理,深度学习模型,词情,情感识别,网络文本,文本情感分类,分类模型,中设计,情感问题,注意力机制,结构识别,句子,情感特征,线性加权,情感词库,完备性,判断规则,事先,语料,训练效率,100K,分类效果
AB值：
0.311247
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