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情感分析是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在文本情感分析方面取得了較好的效果，但其未充分提取文本信息中的關(guān)鍵情感信息。為此，建立一種基于注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型AT- DPCNN。利用注意力矩陣重點(diǎn)關(guān)注文本序列中對(duì)情感走向影響較大的部分，通過(guò)對(duì)提取到的注意力特征矩陣與原文本詞向量進(jìn)行運(yùn)算得到注意力輸入矩陣，并利用CNN再次提取文本特征。同時(shí)為了更好地提取轉(zhuǎn)折等復(fù)雜句式的特征在池化層進(jìn)行分池操作。在多個(gè)不同類(lèi)型數(shù)據(jù)集上的測(cè)試結(jié)果表明，該模型具有較高的泛化性能，處理轉(zhuǎn)折等復(fù)雜句式時(shí)其分類(lèi)準(zhǔn)確率和F值相對(duì) WACNN、HAN等模型均有明顯提升。
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