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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>如何使用遷移學(xué)習(xí)的分層注意力網(wǎng)絡(luò)情感分析來算法的詳細(xì)資料概述

      如何使用遷移學(xué)習(xí)的分層注意力網(wǎng)絡(luò)情感分析來算法的詳細(xì)資料概述

      2018-11-14 | rar | 0.74 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　文本情感分析的目的是判斷文本的情感類型。傳統(tǒng)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究方法主要依賴于無監(jiān)督訓(xùn)練的詞向量，但這些詞向量無法準(zhǔn)確體現(xiàn)上下文語境關(guān)系;常用于處理情感分析問題的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），模型參數(shù)眾多，訓(xùn)練難度較大。為解決上述問題，提出了基于遷移學(xué)習(xí)的分層注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（TLHANN）的情感分析算法。首先利用機器翻譯任務(wù)訓(xùn)練一個用于在上下文中理解詞語的編碼器;然后，將這個編碼器遷移到情感分析任務(wù)中，并將編碼器輸出的隱藏向量與無監(jiān)督訓(xùn)練的詞向量結(jié)合。在情感分析任務(wù)中，使用雙層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每層均采用筒化的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一最小門單元（MGU）， 有效減少了參數(shù)個數(shù)，并引入了注意力機制提取重要信息。實驗結(jié)果證明，所提算法的分類準(zhǔn)確率與傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、支持向量機（ SVM）算法相比分別平均提升了8. 7%及23. 4%。

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