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屬性情感分析是細(xì)粒度的情感分類任務(wù)。針對傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型無法準(zhǔn)確構(gòu)建屬性情感特征的問題，提出了一種融合多注意力和屬性上下文的長短時(shí)記憶（LSTM-MATT-AC）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在雙向長短時(shí)記憶（LSTM）的不同位置加入不同類型的注意力機(jī)制，充分利用多注意力機(jī)制的優(yōu)勢，讓模型能夠從不同的角度關(guān)注句子中特定屬性的情感信息，彌補(bǔ)了單一注意力機(jī)制的不足;同時(shí)，融合雙向LSTM獨(dú)立編碼的屬性上下文語義信息，獲取更深層次的情感特征，有效識別特定屬性的情感極性;最后在SemEval2014 Task4 和Twitter 數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了不同注意力機(jī)制和獨(dú)立上下文處理方式對屬性情感分析模型的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，模型在Restaurant、 Laptop和Twtter領(lǐng)域數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率分別達(dá)到了80.6%、75.1%和71.1%，較之前基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的情感分析模型在準(zhǔn)確率上有了進(jìn)一步的提高。
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