基于词义增强和注意力机制的Twitter情感分析研究

作者：蔡旭勋; 杨进才

来源：计算机与数字工程, 2021, 49(11): 2266-2270.

DOI：10.3969/j.issn.1672-9722.2021.11.018

• 深度学习
• 情感分析
• 注意力机制
• 词义增强

为了将词义信息和语义信息更好的与句子进行融合,论文提出一种基于词义增强和注意力机制的Twitter情感分析方法。通过对Twitter中的单词进行词义和语义信息的补充,增加词向量的维度来增强语义;把扩充后词向量表示的文本与情感强度进行配对输入到双向注意力机制的长短时记忆网络(BiLSTM)中。在Twitter数据集上进行普通情感分类、普通情感回归分析、基于Valence-Arousal的维度情感分析。实验结果表明,论文提出的基于词义增强和注意力机制的文本情感分析模型相比于其他模型具有更好的效果。

• 单位
  华中师范大学