如何使用遷移學(xué)習(xí)的分層注意力網(wǎng)絡(luò)情感分析來算法的詳細(xì)資料概述
資料介紹
文本情感分析的目的是判斷文本的情感類型。傳統(tǒng)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究方法主要依賴于無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練的詞向量,但這些詞向量無(wú)法準(zhǔn)確體現(xiàn)上下文語(yǔ)境關(guān)系;常用于處理情感分析問題的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),模型參數(shù)眾多,訓(xùn)練難度較大。為解決上述問題,提出了基于遷移學(xué)習(xí)的分層注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(TLHANN)的情感分析算法。首先利用機(jī)器翻譯任務(wù)訓(xùn)練一個(gè)用于在上下文中理解詞語(yǔ)的編碼器;然后,將這個(gè)編碼器遷移到情感分析任務(wù)中,并將編碼器輸出的隱藏向量與無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練的詞向量結(jié)合。在情感分析任務(wù)中,使用雙層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),每層均采用筒化的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一最小門單元(MGU), 有效減少了參數(shù)個(gè)數(shù),并引入了注意力機(jī)制提取重要信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,所提算法的分類準(zhǔn)確率與傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、支持向量機(jī)( SVM)算法相比分別平均提升了8. 7%及23. 4%。

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