【摘 要】
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针对由于长文本评论篇幅长,正负情感特征离散分布且每个句子的的情感语义贡献度不同,导致难以准确判断全文情感倾向的问题,提出一种基于注意力双层LSTM的长文本情感倾向性分
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针对由于长文本评论篇幅长,正负情感特征离散分布且每个句子的的情感语义贡献度不同,导致难以准确判断全文情感倾向的问题,提出一种基于注意力双层LSTM的长文本情感倾向性分析方法。该方法首先利用LSTM学习句子级情感向量表示;然后采用双向LSTM对文档中所有句子的情感语义及句子间的语义关系进行编码,并基于注意力机制对具有不同情感语义贡献度的句子进行权值分配;最后,加权句子级情感向量表示得到长文本的文档级情感向量表示,经过Softmax层得到长文本情感倾向。在Yelp2015和IMDb电影评论语料上实验,结果表明
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