基于GRU和Attention的微博情感分析研究 |
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引用本文: | 王英明,谢进.基于GRU和Attention的微博情感分析研究[J].安徽科技学院学报,2022(4):85-90. |
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作者姓名: | 王英明 谢进 |
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作者单位: | 1. 马鞍山学院腾讯云大数据学院;2. 合肥学院人工智能与大数据学院 |
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基金项目: | 安徽省高校自然科学研究项目(KJ2019A0916);;安徽省高校优秀青年人才支持计划项目(gxyq2020096,gxyq2021250); |
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摘 要: | 目的:针对传统长短时记忆神经网络参数量较多、训练时间过长、在并行处理上存在劣势等不足,提出一种结合多头注意力机制与双向门控循环单元的微博文本情感预测模型。方法:对文本进行预处理,加入位置信息进行词向量化,采用双向门控循环单元提取文本特征,引入注意力机制关注文本序列中的重要信息构建微博文本情感预测模型。结果:本研究提出的模型与传统模型相比,训练时间较短,预测精度更高。结论:融合多头注意力机制和双向门控循环单元的情感预测模型能有效提取文本特征,提高模型预测精度。
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关 键 词: | 情感分析 注意力机制 GRU |
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