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摘要
针对现有方面级情感分析模型中特征向量信息不足和语义丢失问题，提出一种多注意力融合的神经网络模型。利用词向量注意力机制捕捉句子上下文和方面词之间的语义关系；利用位置注意力机制影响方面词周围的情感特征；利用自注意力机制捕捉序列内部特征用于加强序列表示。为验证模型的有效性，在SemEval 2014 Task 4和ACL 14 Twitter基准数据集上进行实验，实验结果表明，所提模型取得的性能优于比较方法。
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单位重庆邮电大学; 通信与信息工程学院
