| 基于词嵌入和自注意力机制的方面提取算法 |
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| 引用本文： | 吴杭鑫,张云华.基于词嵌入和自注意力机制的方面提取算法[J].智能计算机与应用,2021,11(4):25-29. |
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| 作者姓名： | 吴杭鑫 张云华 |
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| 作者单位： | 浙江理工大学 信息学院,杭州310018 |
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| 摘 要： | 方面提取是情感分析中的关键步骤,随着互联网的快速发展,短文本数据迅猛增加,对短文本数据加以整理和利用极为重要.本文针对短文本的特殊性,提出了短文本模型WESM.与现有模型不同的是,本文引入了词汇共现网络,丰富了词汇的上下文信息,针对中文数据,引入了cw2vec模型,能够充分利用中文词语的语义信息;为了提高短文本的上下文语义缺失,引入了自注意力机制,能够丰富模型的上下文语义信息,提高方面词汇权重,在词汇聚类过程中,降低了非方面词汇的影响.相较于传统方面提取算法性能有着显著的提升.
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| 关 键 词： | 方面提取 词嵌入 自注意力机制 |
Aspect extraction algorithm based on word embedding and self-attention mechanism |
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| WU Hangxin,ZHANG Yunhua.Aspect extraction algorithm based on word embedding and self-attention mechanism[J].INTELLIGENT COMPUTER AND APPLICATIONS,2021,11(4):25-29. |
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| Authors: | WU Hangxin ZHANG Yunhua |
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