重庆理工大学学报2023，Vol.37Issue(10) ：178-184.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.05.021

融合胶囊网络的中文短文本情感分析

Sentiment analysis of short Chinese texts integrating capsule networks

王东 李佩声
重庆理工大学学报2023，Vol.37Issue(10) ：178-184.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.05.021
✕
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据

融合胶囊网络的中文短文本情感分析

Sentiment analysis of short Chinese texts integrating capsule networks

王东 1李佩声1
扫码查看

作者信息

  • 1. 重庆理工大学 计算机科学与工程学院,重庆 400054
  • 折叠

摘要

针对传统文本分类模型提取中文短文本内在语义信息不够全面的缺点,提出了一种融合预训练模型和胶囊网络的文本分类模型.使用多尺度卷积神经网络提取预训练模型各层蕴含不同层次的局部语义,采用注意力机制融合得到多粒度局部语义和胶囊网络获取的全局语义,结合正则化方法提高模型对文本情感极性的判别能力.对比实验中模型在3个不同领域的真实数据集上的F1值,结果表明:模型利用改进的胶囊网络能够更加全面地提取中文短文本语义特征,提升情感极性判别精度.

关键词

胶囊网络/情感分析/预训练模型/注意力机制

引用本文复制引用

出版年

2023
重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
参考文献量4
段落导航相关论文