【摘 要】
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目前特定主题情感分析任务中，传统的基于注意力的深度学习模型缺乏对主题特征和情感信息的有效关注。针对该问题，构建了融合主题特征的深层注意力的LSTM模型（deeper attention L
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目前特定主题情感分析任务中，传统的基于注意力的深度学习模型缺乏对主题特征和情感信息的有效关注。针对该问题，构建了融合主题特征的深层注意力的LSTM模型（deeper attention LSTM with aspect embedding，AE-DATT-LSTM），通过共享权重的双向LSTM将主题词向量和文本词向量进行训练，得到主题特征和文本特征进行特征融合，经过深层注意力机制的处理，由分类器得到相应主题的情感分类结果。在SemEval-2014 Task4和SemEval-2017 Task4数据集上的实验结果表明，该方法在特定主题情感分析任务中，较之前基于注意力的情感分析模型在准确率和稳定性上有了进一步的提高。主题特征和深层注意力机制的引入，对于基于特定主题的情感分类任务具有重要的意义，为舆情分析、问答系统和文本推理等领域提供了方法的支持。
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