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情感分類對推薦系統(tǒng)、自動問答、閱讀理解等下游應(yīng)用具有重要應(yīng)用價值，是自然語言處理領(lǐng)堿的重要硏究方向。情感分類任務(wù)直接依賴于上下文，包括全局和局部信息，而現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型無法同時捕獲上下文局部信息和全局信息。文中針對單標記和多標記情感分類任務(wù)，提出一種循環(huán)卷積注意力模型（ LSTM-CNN-ATT，LCA）。該模型利用注意力機制融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Convolutional neural network，CNN）的局部信息提取能力和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Recurrent Neural network，RNN）的全局信息提取能力，包括詞嵌入層、上下文表示層、卷積層和注意力層。對于多標記情感分類任務(wù)，在注意力層上附加主題信息，進一步指導(dǎo)多標記情感傾向的精確提取。在兩個單標記數(shù)據(jù)集上的FⅠ指標達到82.1%，與前沿單標記模型相當(dāng);在兩個多標記數(shù)據(jù)集上，小數(shù)據(jù)集實驗結(jié)果接近基準模型，大數(shù)據(jù)集上的FⅠ指標達到ηδ8.38%，超過前沿模型，表明LCA模型具有較高的穩(wěn)定性和較強的通用性。
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