基于ECPA神经网络的情绪原因识别方法

摘要

情绪原因识别是文本情绪分析领域中一个前沿的研究方向.传统情绪原因识别方法需要进行制定规则、特征抽取等过程,而本文从情绪原因的语言特点出发,结合Bi-LSTM模型和注意力机制,提出一种基于情绪上下文位置注意力神经网络的情绪原因识别方法(ECPA).该方法考虑了情绪词和情绪类别的情绪信息,学习了Bi-LSTM模型建模后的上下文语义信息,引入了基于位置信息的注意力机制模型,进而构建情绪原因识别模型.实验结果表明本文方法在情绪原因识别任务中的有效性,取得了目前最优的性能,同时对情绪归因方法有一定的指导作用.