基于位置感知互注意力网络模型的属性级情感分类方法

摘要

本发明涉及基于位置感知互注意力网络模型的属性级情感分类方法，属于计算机及信息技术领域。本发明首先，利用两个LSTM网络对拼接位置信息的上下文和属性进行独立编码，然后，对上下文隐藏层的输出再次拼接位置信息，属性隐藏层的输出再次拼接属性的输入向量，接着，利用注意力机制让属性和上下文互作用学习获得更加有效的表示，最后，将上下文和属性进行拼接送入sofmax分类器中进行情感分类。该方法在SemEval 2014 Task4的Laptop和Restaurant两个不同领域的语料上进行了实验，均获得了比较好的结果。