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文本中的詞并非都具有相似的情感傾向和強度，較好地編碼上下文并從中提取關(guān)鍵信息對于情感分類任務(wù)而言非常重要。為此，提出一種基于情感評分的分層注意力網(wǎng)絡(luò)框架，以對文本情感進(jìn)行有效分類。利用雙循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼器分別對詞向量和句向量進(jìn)行編碼，并通過注意力機制加杈求和以獲得文檔的最終表示。設(shè)計輔助網(wǎng)絡(luò)對文本的詞、句進(jìn)行情感評分，利用該評分調(diào)整注意力權(quán)重分布。在探究文本的情感信息對分類性能的影響后，通過輔助網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步促使模型關(guān)注情感色彩強烈的信個常用情感分類數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，該框架能夠關(guān)注文本中的情感表達(dá)并獲得較高的分類準(zhǔn)確。
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