专利名称：基于双通道和层次化注意力网络的文本情感分类方
法
专利类型：发明专利
发明人：李辉,黄钰杰,袁莉莉,叶小涛,周巧喜,王飞翔申请号：CN202010379544.9申请日：20200508公开号：CN111522956A公开日：20200811
摘要：本发明针对单一的神经网络模型结构简单，传统的注意力模型无法有效提取层次化的文本特征的问题，本文提出了基于双通道和层次化注意力网络的文本情感分类方法，首先，在一个通道上使用双向门限循环神经网络（Bidirectional Gated Recurrent Unit，BIGRU）提取序列化信息，并引入层次化注意力网络（Hierarchical Attention Network，HAN）学习序列层次化文本信息，其次，在另一通道中借助分解卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）获取局部文本特征，结合HAN学习深层次特征信息，最后，将两个通道进行融合，丰富特征向量，优化文本情感分类效果，提高模型的准确率，本发明所提方法在中文数据集上具有显著性和优越性。
申请人：河南理工大学
地址：454000 河南省焦作市高新区世纪路2001号
国籍：CN
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