【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及文本的情感分析技術(shù)，具體涉及一種結(jié)合雙重注意力機(jī)制與bi-lstm的情感分類算法。
技術(shù)介紹
1、目前，隨著社交網(wǎng)絡(luò)的蓬勃發(fā)展，用戶在各類社交網(wǎng)站、微博、電商平臺(tái)等平臺(tái)上發(fā)布了大量帶有明確情感傾向的內(nèi)容。這些內(nèi)容涵蓋了社會(huì)的各個(gè)層面，對(duì)其進(jìn)行細(xì)致的統(tǒng)計(jì)、深入的分析和系統(tǒng)的歸納，對(duì)于產(chǎn)品市場(chǎng)調(diào)研、網(wǎng)絡(luò)輿情的捕捉以及社會(huì)熱點(diǎn)的分析具有不可或缺的價(jià)值。
2、文本的情感分析主要分為三大類：基于詞典和規(guī)則的情感分析、基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的情感分析以及基于深度學(xué)習(xí)的情感分析。近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)，尤其是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(rnn)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(lstm)，在情感分類任務(wù)中取得了顯著的進(jìn)展。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的主要目的在于提供一種結(jié)合雙重注意力機(jī)制與bi-lstm的情感分類算法，解決現(xiàn)有情感分類技術(shù)中存在的特征提取的主觀性和局限性、淺層模型的表達(dá)能力有限、對(duì)數(shù)據(jù)不平衡的敏感性、缺乏跨語言處理能力及計(jì)算效率低與模型可解釋性弱的問題。
2、本專利技術(shù)采用的技術(shù)方案是：一種結(jié)合雙重注意力機(jī)制與bi-lstm的情感分類算法，包括：
3、數(shù)據(jù)預(yù)處理；
4、模型構(gòu)建；
5、模型訓(xùn)練；
6、模型評(píng)估與優(yōu)化。
7、進(jìn)一步地，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理包括：
8、分詞與構(gòu)建詞匯表：首先對(duì)輸入的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，形成一個(gè)以空格分割的單詞列表以達(dá)到分詞效果，接著對(duì)該單詞列表進(jìn)行遍歷以構(gòu)建每個(gè)詞映射唯一索引的詞匯表；
9、生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集：將分詞后的文本根據(jù)詞匯表，將其文本數(shù)據(jù)中的文本信息轉(zhuǎn)換為詞索引，得到詞索引序列，同時(shí)定義相應(yīng)的情感標(biāo)簽。
10、更進(jìn)一步地，所述模型構(gòu)建包括：
11、使用nn.embedding函數(shù)將詞牽引轉(zhuǎn)換為固定大小的詞向量；
12、利用nn.lstm函數(shù)捕捉文本的上下文信息；
13、使用softmax函數(shù)對(duì)注意力權(quán)重進(jìn)行歸一化，聚焦文本中的關(guān)鍵信息。
14、更進(jìn)一步地，所述模型訓(xùn)練包括：
15、定義損失函數(shù)與優(yōu)化器：使用nn.crossentropyloss函數(shù)作為損失函數(shù)，optim.adam參數(shù)作為優(yōu)化器；
16、訓(xùn)練過程：通過反向傳播算法優(yōu)化模型參數(shù)，以最小化損失函數(shù)；
17、前向傳播：計(jì)算模型的輸出和損失；
18、反向傳播：計(jì)算梯度并更新模型參數(shù)；
19、定期評(píng)估：每1000個(gè)epoch打印一次損失，以監(jiān)控訓(xùn)練進(jìn)度。
20、更進(jìn)一步地，所述模型評(píng)估與優(yōu)化包括：在驗(yàn)證集上評(píng)估模型的性能，根據(jù)常見的模型指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，并根據(jù)結(jié)果調(diào)整模型參數(shù)。
21、本專利技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)：
22、本專利技術(shù)提出了一種創(chuàng)新的情感分類算法，該算法結(jié)合了雙重注意力機(jī)制與雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(bi-lstm)。
23、相較于其他技術(shù)，本技術(shù)方案中的雙重注意力機(jī)制能夠幫助模型理解單詞或句子在文本中的位置信息，快速聚焦于文本中的關(guān)鍵信息，提高了定位關(guān)鍵信息的速度和準(zhǔn)確度。
24、通過雙向lstm處理輸入序列，提取每個(gè)詞的上下文表示，然后利用自注意力機(jī)制加權(quán)表示，突出重要的情感詞匯，從而提高情感分析的準(zhǔn)確性。此外，該模型不僅適用于基于方面的情感分析，還適用于關(guān)系抽取等自然語言處理任務(wù)，展現(xiàn)了其廣泛的應(yīng)用潛力。
25、這一算法的提出，不僅解決了現(xiàn)有模型在處理長文本時(shí)的問題，還為情感分析領(lǐng)域帶來了新的研究方向和應(yīng)用前景。
26、除了上面所描述的目的、特征和優(yōu)點(diǎn)之外，本專利技術(shù)還有其它的目的、特征和優(yōu)點(diǎn)。下面將參照?qǐng)D，對(duì)本專利技術(shù)作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。
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1.一種結(jié)合雙重注意力機(jī)制與Bi-LSTM?的情感分類算法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)合雙重注意力機(jī)制與Bi-LSTM?的情感分類算法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)合雙重注意力機(jī)制與Bi-LSTM?的情感分類算法，其特征在于，所述模型構(gòu)建包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)合雙重注意力機(jī)制與Bi-LSTM?的情感分類算法，其特征在于，所述模型訓(xùn)練包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)合雙重注意力機(jī)制與Bi-LSTM?的情感分類算法，其特征在于，所述模型評(píng)估與優(yōu)化包括：在驗(yàn)證集上評(píng)估模型的性能，根據(jù)常見的模型指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，并根據(jù)結(jié)果調(diào)整模型參數(shù)。
【技術(shù)特征摘要】
1.一種結(jié)合雙重注意力機(jī)制與bi-lstm?的情感分類算法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)合雙重注意力機(jī)制與bi-lstm?的情感分類算法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)合雙重注意力機(jī)制與bi-lstm?的情感分類算法，其特征在于，所述模型構(gòu)建包括：
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：黃松，楊世強(qiáng)，鄧東，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：重慶第二師范學(xué)院，
類型：發(fā)明
國別省市：
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