基于注意力機(jī)制和Parallel DenseNet的文本情感分析

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摘要：針對(duì)現(xiàn)有模型全局特征和局部特征對(duì)情感分析貢獻(xiàn)度是一樣，或只能提取局部特征的問(wèn)題，文章基于Parallel DenseNet提出了一種融合注意力機(jī)制和Parallel DenseNet的ATT-Parallel DenseNet文本情感分析模型。該模型首先在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段將把停頓詞和換行符這類多余的符號(hào)詞語(yǔ)清理掉，將大小寫不一致的詞語(yǔ)換成統(tǒng)一的小寫字符;其次將處理好的數(shù)據(jù)通過(guò)Word2Vector進(jìn)行向量化即生成詞向量階段;接著將詞向量放入分類器中兩個(gè)特征提取模塊進(jìn)行處理提取出重要特征，然后通過(guò)attention模塊為提取的特征分配權(quán)值，最后通過(guò)全連接層和Softmax層得到分類結(jié)果。（剩余9539字）