面向教育大数据情感分类的多方面情感注意力模型

论文摘要

针对高校课程评价方法效率较低、工作量较大等问题,文中提出多方面情感注意力模型（Multi-ASAM）.使用神经网络将句子分别与句中的各个方面进行嵌入,加入情感资源注意力,在考虑方面间的关系对于情感极性影响的同时,考虑情感资源对于情感极性的贡献,从而取得更好的分类效果.实验表明,在教育领域和其它领域的应用中Multi-ASAM性能有部分提升.

论文目录

• 1 多方面情感注意力模型
•   1.1 嵌入方面的句子表示模块
•   1.2 方面间依赖关系模块
•   1.3 情感资源注意力模块
•   1.4 最终分类
•   1.5 模型训练
• 2 实验及结果分析
•   2.1 实验参数及数据集
•   2.2 基线模型
•   2.3 评估指标及实验结果
• 3 结 束 语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 翟冠霖,杨燕,汪衡,杜圣东

关键词: 情感分析,教育大数据,注意力机制,神经网络

来源: 模式识别与人工智能 2019年09期

年度: 2019

分类: 信息科技

专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术

单位: 西南交通大学信息科学与技术学院,西南交通大学四川省云计算与智能技术高校重点实验室

基金: 国家自然科学基金项目(No.61572407),国家科技支撑计划课题(No.2015BAH19F02),西南交通大学重点教改项目(No.1802028)资助~~

分类号: TP391.1;TP311.13;TP183

DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201909007

页码: 828-834

总页数: 7

文件大小: 568K

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