公开(公告)号：CN112417098A

公开(公告)日：2021-02-26

申请号：CN202011306987.1

申请日：2020-11-20

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 殷洁 ,  章韵

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/211 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于CNN‑BiMGU模型的短文本情感分类方法，属于深度学习和自然语言处理技术领域。CNN‑BiMGU模型主要包括嵌入层、卷积层、池化层、BiMGU层、注意力机制层、全连接层和分类层，其中，嵌入层将包含商品评论的数据集编码为词向量，卷积层通过CNN通道从词向量中提取文本特征矩阵，池化层对文本特征矩阵进行降维，BiMGU层用来获取隐藏状态向量，注意力机制层用来强化重要信息，全连接层用于拼接池化层和注意力机制层的输出，分类层用来分类获取最后的情感类别。本发明的CNN‑BiMGU模型将CNN通道和BiMGU通道并联，克服了CNN通道忽略特征前后联系的缺点，通过在BiMGU通道融入注意力机制，突出了上下文语义特征中的重要特征，提升短文本情感分类的准确性。