基于注意力機(jī)制的情感分類算法及應(yīng)用研究
發(fā)布時間:2021-06-24 16:38
情感分類是指對文本的情感極性進(jìn)行分析判斷,應(yīng)用于意見挖掘、情緒識別、輿情分析等方面。注意力機(jī)制在自然語言處理領(lǐng)域應(yīng)用十分廣泛,在許多分類任務(wù)上有較高的準(zhǔn)確率。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與注意力機(jī)制都是端到端的結(jié)構(gòu),都具備結(jié)合上下文的能力。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沿著時間方向?qū)W習(xí),能記憶順序信息。但當(dāng)句子過長時,即便是RNN的變體LSTM也無法學(xué)習(xí)到較遠(yuǎn)的詞語信息。自注意力機(jī)制可以作為編碼器,使每個詞都能獲得全局范圍內(nèi)的上下文信息。對于情感分類算法而言,將情感信息嵌入到網(wǎng)絡(luò)中以豐富文本表示,這是很重要的。自注意力機(jī)制雖然能全局范圍注意,但也會由此引入噪音詞。較為復(fù)雜的語境足以混淆自注意力機(jī)制的視聽,出現(xiàn)每個帶情感的詞都很重要的情況,所以自注意力機(jī)制仍然有許多改進(jìn)的空間?紤]將詞性嵌入融合到自注意力機(jī)制中,本文提出基于融合詞性嵌入的自注意力機(jī)制的情感分類算法,具體包括兩種情感分類算法,分別是基于Pos-IdSA(Part Of Speech Independent Self Attention)的情感分類算法與基于 Pos-ItSA(Part Of Speech interactive Self Attention...
【文章來源】:電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:71 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖2-3中,設(shè)置三個門控機(jī)制,輸入門(input?gate),遺忘門(forget?gate),輸??
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注意力機(jī)制可以表示為如下公式:??Lx??Attention(Query,?Source)?=?Similarity?(Query,?Key;)?*?Valuej.?(3-1)??i=\??公式中,Source指輸入信息,包括句子S與標(biāo)簽_y,Query作為查詢向??量,Key與Value成對出現(xiàn),Similarity?(Query,?Key,.)指Value,.的注意力權(quán)重值,??Attention(Query,Source)即為經(jīng)過注意力機(jī)制加權(quán)求和后的注意力向量,這個公式??代表了注意力機(jī)制解碼句子S的方式。??結(jié)合圖3-1,我們看到4個輸入的value值,對齊一個輸出的Attention?Value值,??0與輸出端關(guān)聯(lián),尤與輸入端關(guān)聯(lián)。??
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]結(jié)合詞性信息的基于注意力機(jī)制的雙向LSTM的中文文本分類[J]. 高成亮,徐華,高凱. 河北科技大學(xué)學(xué)報. 2018(05)
[2]情感詞典自動構(gòu)建方法綜述[J]. 王科,夏睿. 自動化學(xué)報. 2016(04)
[3]情感計算理論與技術(shù)[J]. 羅森林,潘麗敏. 系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2003(07)
本文編號:3247455
【文章來源】:電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:71 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖2-3中,設(shè)置三個門控機(jī)制,輸入門(input?gate),遺忘門(forget?gate),輸??
?電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文???y??Decoder??i?i??C??Encoder??li?a?n?n??^2?工3?"^L??圖?2-6?RNN?Sequence?to?sequence??圖2-6計算公式簡化如下:??y=m.?(2-10)??注意力機(jī)制也是Encoder?to?Decoder的框架,但它認(rèn)為應(yīng)該有區(qū)別的看待不同??時刻的輸入對輸出的影響,而不是無差別的計算y,即X,.,i取值不同,對分類結(jié)??果y造成的影響是不同的。圖2-7為注意力機(jī)制在情感分類算法中的框架。其中,??Cl,?〇2,…,Ci分別與Xi,X2,?..?,處對應(yīng)。??Decoder??n?未??C,?]?C2?c3?I?cL??Encoder??^?f?|??-^1?^2?-^2????2-7?Attention?Sequence?to?sequence??如下公式為注意力機(jī)制的簡化公式。??y=f(Cl,C2,...,CL).?(2-11)??輸入端到輸出端有對齊機(jī)制,而輸入端自身也可以構(gòu)建注意力機(jī)制,并且跨??距離學(xué)習(xí)全局的詞語信息,這就是自注意力機(jī)制。自注意力機(jī)制可以像RNN—樣??學(xué)習(xí)上下文信息,并且擁有長距離學(xué)習(xí)能力。??14??
注意力機(jī)制可以表示為如下公式:??Lx??Attention(Query,?Source)?=?Similarity?(Query,?Key;)?*?Valuej.?(3-1)??i=\??公式中,Source指輸入信息,包括句子S與標(biāo)簽_y,Query作為查詢向??量,Key與Value成對出現(xiàn),Similarity?(Query,?Key,.)指Value,.的注意力權(quán)重值,??Attention(Query,Source)即為經(jīng)過注意力機(jī)制加權(quán)求和后的注意力向量,這個公式??代表了注意力機(jī)制解碼句子S的方式。??結(jié)合圖3-1,我們看到4個輸入的value值,對齊一個輸出的Attention?Value值,??0與輸出端關(guān)聯(lián),尤與輸入端關(guān)聯(lián)。??
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]結(jié)合詞性信息的基于注意力機(jī)制的雙向LSTM的中文文本分類[J]. 高成亮,徐華,高凱. 河北科技大學(xué)學(xué)報. 2018(05)
[2]情感詞典自動構(gòu)建方法綜述[J]. 王科,夏睿. 自動化學(xué)報. 2016(04)
[3]情感計算理論與技術(shù)[J]. 羅森林,潘麗敏. 系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2003(07)
本文編號:3247455
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