[发明专利]融合笔画和义原的双通道注意力卷积神经网络情感分析模型在审
| 申请号： | 202110288888.3 | 申请日： | 2021-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN112883166A | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 程艳;陈豪迈;刘纯嘉;罗品 | 申请（专利权）人： | 江西师范大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06F40/289;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京盛凡智荣知识产权代理有限公司 11616 | 代理人： | 范琳 |
| 地址： | 330000 江*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 针对传统深度学习方法使用单一词向量导致表征能力不足，以及现有技术忽略中文词汇本身内部信息等问题，本发明的目的是为了引入更多中文语言的先验知识，进而对中文文本具有更强的表征能力，最终提升中文情感分析任务的准确率。本发明提出了融合笔画和义原特征的双通道卷积神经网络(SS‑DCCNN)模型，更好地融入针对中文词汇的语义信息。用注意力机制来识别句子中每个词对具体任务分类结果的不同影响，使句子中与其他词语关系系数较大的词语得到更多关注。具体来说，使用cw2vec方法引入了汉字的形态学特征，同时使用SAT模型提取了HowNet知识库信息，它们分别以笔画和义原作为特征提取的基础元素。最后将注意力机制和卷积神经网络相结合提取出两个通道的特征。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 笔画 双通道 注意力 卷积 神经网络 情感 分析 模型 | ||
【主权项】：
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