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電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>如何使用遷移學習的分層注意力網絡情感分析來算法的詳細資料概述

如何使用遷移學習的分層注意力網絡情感分析來算法的詳細資料概述

2018-11-14 | rar | 0.74 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  文本情感分析的目的是判斷文本的情感類型。傳統的基于神經網絡的研究方法主要依賴于無監督訓練的詞向量,但這些詞向量無法準確體現上下文語境關系;常用于處理情感分析問題的循環神經網絡(RNN),模型參數眾多,訓練難度較大。為解決上述問題,提出了基于遷移學習的分層注意力神經網絡(TLHANN)的情感分析算法。首先利用機器翻譯任務訓練一個用于在上下文中理解詞語的編碼器;然后,將這個編碼器遷移到情感分析任務中,并將編碼器輸出的隱藏向量與無監督訓練的詞向量結合。在情感分析任務中,使用雙層神經網絡,每層均采用筒化的循環神經網絡結構一最小門單元(MGU), 有效減少了參數個數,并引入了注意力機制提取重要信息。實驗結果證明,所提算法的分類準確率與傳統循環神經網絡算法、支持向量機( SVM)算法相比分別平均提升了8. 7%及23. 4%。

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