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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記憶（LSTM-MATT-AC）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在雙向長短時記憶（LSTM）的不同位置加入不同類型的注意力機制，充分利用多注意力機制的優(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，彌補了單一注意力機制的不足；同時，融合雙向LSTM獨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Sem Eval2014 Task4和Twitter數(shù)據(jù)集上進行實驗，驗證了不同注意力機制和獨立上下文處理方式對屬性情感分析模型的有效性。實驗結(jié)果表明，模型在Restaurant、Laptop和Twitter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)確率上有了進一步的提高。
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