典型文献
基于卷积注意力机制的电视节目评论情感分析方法研究
文献摘要：
本文提出一个基于卷积注意力机制的文本分类方法,该方法利用卷积神经网络抓取上下文信息,自适应生成注意力权重,并与LSTM模型相融合进行分类.在IMDB影评分类测试中,本文所提方法的分类准确率比基准模型高3.6％,证明了本文所提方法的有效性.
文献关键词：
文本分类;卷积神经网络;注意力机制;长短时记忆网络;卷积注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
尹亚光;郝洺
作者机构：
国家广播电视总局广播电视科学研究院
文献出处：
引用格式：
[1]尹亚光;郝洺-.基于卷积注意力机制的电视节目评论情感分析方法研究)[J].广播电视网络,2022(07):70-73
A类：
B类：
卷积注意力机制,电视节目,情感分析,文本分类方法,法利,抓取,上下文信息,注意力权重,IMDB,影评,分类准确率,比基,长短时记忆网络
AB值：
0.270636
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