情境特征及其在情感分类模型中的应用
Context feature and its application on sentiment classification model
洛阳师范学院 a. 信息技术学院; b. 数学科学学院, 河南 洛阳 471022
摘要
研究情境特征在文本分类中的作用，提出了一种层级双向LSTM模型用于情感分类问题。该模型首先将句子分词，把词向量作为第一层双向LSTM模型的输入；其次从文档中提取出稠密、连续的向量作为情境特征；然后将第一层模型的输出向量和情境向量共同输入第二层双向LSTM；最后将这种层级双向的LSTM模型的输出向量通过sigmoid函数进行分类。情境向量作用于每个句子，一致的情感得到增强，不一致的情感被弱化，从而提高了分类的精度。在两个公开数据集上的实验表明，整合了情境特征的层级双向LSTM取得较优的精度。除此之外，通过在一个包含两万余条中文评论的公开数据集上对模型进行测试，表明该模型测试正确率相比于普通的LSTM和双向LSTM都有提升，说明情境特征对于提升情感分类的作用比较显著。
基金项目
政府间国际科技创新合作重点专项资助项目(2016YFE0104600)
河南省科技攻关资助项目(182102210434)
河南省高等学校重点科研项目(15A520024)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.06.0459
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 144-147
文章编号: 1001-3695(2020)01-030-0144-04
发布历史
[2020-01-05] 印刷出版
引用本文
刘栋, 张彩环. 情境特征及其在情感分类模型中的应用 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (1): 144-147. (Liu Dong, Zhang Caihuan. Context feature and its application on sentiment classification model [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (1): 144-147. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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