基于卷积自注意力联合模型的评论情感分析

摘要

随着移动互联网的兴起,人们可以在网络上自由发表各种感想和评论,文本情感分析已经成为了自然语言处理中的一个重要研究方向。应用深度学习算法进行评论文本情感分析已经成为研究热点。论文应用了一种基于多通道卷积神经网络和双向长短时记忆神经网络融合的深度学习算法,获取文本的多粒度局部语义特征与全局语义特征,同时引入自注意力机制,提高了模型对文本自身关键特征的学习,提高分类结果的准确率。实验结果表明,改进后的评论情感分析网络对比当前主流的方法取得了更好的性能表现。