公开(公告)号：CN111428004A

公开(公告)日：2020-07-17

申请号：CN202010224878.9

申请日：2020-03-26

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 沈学利 ,  师雨晴 ,  孟祥福

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/211 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种融合辅助信息与层级自注意力循环神经网络方面的情感分析方法，对词向量的模型进行改进；引入层次化自注意力机制模型；通过方面情感分析领域广泛使用的数据集进行验证。本发明的融合辅助信息与层级自注意力循环神经网络方面的情感分析方法针对传统注意力机制不能够对方面特征进行有效的关注，并且双向长短时记忆神经模型(BiLSTM)训练时间长、不能充分学习上下文信息等存在的问题。本发明的方法在词向量中增加词性、位置等方面辅助信息，然后通过双向门控循环神经网络(BiGRU)进行序列化信息学习，通过层次化自注意力机制为单词层和句子层调整深层次信息特征权重。