基于多通道特征和自注意力的情感分类方法

作者：李卫疆^*; 漆芳; 余正涛

来源：软件学报, 2021, 32(09): 2783-2800.

DOI：10.13328/j.cnki.jos.005992

• 情感分类
• 多通道特征
• 自注意力
• 深度学习
• 双向LSTM

针对情感分析任务中没有充分利用现有的语言知识和情感资源,以及在序列模型中存在的问题:模型会将输入文本序列解码为某一个特定的长度向量,如果向量的长度设定过短,会造成输入文本信息丢失.提出了一种基于多通道特征和自注意力的双向LSTM情感分类方法(MFSA-BiLSTM),该模型对情感分析任务中现有的语言知识和情感资源进行建模,形成不同的特征通道,并使用自注意力重点关注加强这些情感信息.MFSA-BiLSTM可以充分挖掘句子中的情感目标词和情感极性词之间的关系,且不依赖人工整理的情感词典.另外,在MFSA-BiLSTM模型的基础上,针对文档级文本分类任务提出了MFSA-Bi LSTM-D模型.该模型先训练得到文档的所有的句子表达,再得到整个文档表示.最后,对5个基线数据集进行了实验验证.结果表明:在大多数情况下,MFSA-BiLSTM和MFSA-BiLSTM-D这两个模型在分类精度上优于其他先进的文本分类方法.

• 单位
  昆明理工大学; 自动化学院