基于多头自注意力和并行混合模型的文本情感分析 论文

针对以往研究大多使用单一模型进行文本情感分析，导致无法很好地捕捉相关文本的情感特征，从而造成情感分析效果不理想的问题，提出了一种基于多头自注意力和并行混合模型的文本情感分析方法。利用Word2vec模型捕捉单词的语义特征，训练词向量；其次，借助双层多头自注意力机制DLMA学习文本内部的词依赖关系，捕获其内部结构特征；再次，使用并行的双向门限循环神经网络BiGRU获取文本的序列特征；借助改进的并行卷积神经网络CNN提取深层次特征信息。将该模型分别在两个数据集上进行实验验证，其准确率分别达到92.71%和91.08%。实验结果表明，该方法比其他模型具有更好的学习能力和情感分析效果。

如果您对多头注意力机制或卷积神经网络在文本情感分析中的应用感兴趣，可以参考基于多头注意力胶囊网络的文本分类模型和基于卷积神经网络和注意力模型的文本情感分析。这些资源提供了更详细的技术细节和应用实例，能够帮助您更深入地理解该领域的最新进展。

对于对深层注意力机制有更多兴趣的读者，推荐阅读论文研究基于深层注意力的LSTM的特定主题情感分析，该资源探讨了LSTM在特定主题情感分析中的应用，并提供了相关的实验数据和结论。