文献类型：期刊文章

作　　者：胡荣磊[1] 芮璐[1] 齐筱[1] 张昕然[1]

Hu Ronglei;Rui Lu;Qi Xiao;Zhang Xinran(Dept.of Electronic&Communication Engineering,Beijing Electronic Science&Technology Institute,Beijing 100070,China)

机构地区：[1]北京电子科技学院电子与通信工程系

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：国家自然科学基金面上项目(61772047);中央高校基本科研业务费资助项目(2017LG-01)

年　　份：2019

卷　　号：36

期　　号：11

起止页码：3282-3285

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、INSPEC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：将循环神经网络中的长短期记忆网络和前馈注意力模型相结合,提出一种文本情感分析方案。在基本长短期记忆网络中加入前馈注意力模型,并在TensorFlow深度学习框架下对方案进行了实现。根据准确率、召回率和F 1测度等衡量指标,与现有的方案对比表明,提出的方案较传统的机器学习方法和单纯的长短期记忆网络方法有明显的优势。

关 键 词：文本情感分析 深度学习  长短期记忆模型  注意力模型

分 类 号：TP918[自动化类]