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基于两阶段注意力机制的立场检测方法
作者姓名:岳天驰  张绍武  杨亮  林鸿飞  于凯
作者单位:大连理工大学 计算机科学与技术学院,辽宁 大连,116024;大连理工大学 计算机科学与技术学院,辽宁 大连 116024;新疆财经大学 计算机科学与工程学院,新疆 乌鲁木齐 830012;新疆财经大学 计算机科学与工程学院,新疆 乌鲁木齐,830012
基金项目:国家自然科学基金;国家自然科学基金
摘    要:立场检测是分析文本作者对某一话题所表现的立场倾向性是支持、反对还是中立,是舆情分析的重要研究方向。本文针对现有的大部分立场检测方法无法充分建模话题信息,很难联合分析话题与相应文本的现状,提出了一种两阶段注意力机制的立场检测方法。第一阶段利用注意力机制学习话题整体语义表示,第二阶段将话题表示与文本表示进行注意力匹配,进而得到融合特定话题的文本表示向量,最后对该语义表示进行分类。实验结果表明,该模型在新疆反恐话题的语料上Acc和F值指标分别提高了0.4%和1%,在NLPCC-2016立场检测任务数据集的4个话题上取得了较优的效果。

关 键 词:立场检测  深度学习  注意力机制  文本表示  文本分类
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