摘要
针对目前情感分析中的循环神经网络模型缺乏对情感词的关注的问题,提出一种基于循环神经网络的情感词注意力模型,通过引入注意力机制,在情感分类时着重考虑文本中的情感词的影响.在NLPCC 2014情感分析数据集及IMDB影评数据集上进行试验,结果表明:该模型能够提高情感分析的效果.
Aim at the overlook of emotional words in the present recurrent neural network model used for sentiment analysis,we propose an emotional word attention model based on recurrent neural network.By introducing the attention mechanism,the model can pay more attention to the emotional words in the text sentiment classification.Experiments are conducted on the NLPCC 2014 sentiment analysis dataset and IMDB movie review dataset,the results show that our model can improve the sentiment analysis effect.
作者
李松如
陈锻生
LI Songru;CHEN Duansheng(College of Computer Science and Technology,Huaqiao University,Xiamen 361021,China)
出处
《华侨大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018年第2期252-255,共4页
Journal of Huaqiao University(Natural Science)
基金
国家自然科学基金资助项目(61370006)
福建省科技计划(工业引导性)重点项目(2015H0025)
关键词
情感分析
循环神经网络
注意力
长短时记忆
sentiment analysis
recurrent neural network
attention
long short term memory
