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如何使用迁移学习的分层注意力网络情感分析来算法的详细资料概述
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2018-11-14
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文本情感分析的目的是判断文本的情感类型。传统的基于神经网络的研究方法主要依赖于无监督训练的词向量，但这些词向量无法准确体现上下文语境关系;常用于处理情感分析问题的循环神经网络（RNN），模型参数众多，训练难度较大。为解决上述问题，提出了基于迁移学习的分层注意力神经网络（TLHANN）的情感分析算法。首先利用机器翻译任务训练一个用于在上下文中理解词语的编码器;然后，将这个编码器迁移到情感分析任务中，并将编码器输出的隐藏向量与无监督训练的词向量结合。在情感分析任务中，使用双层神经网络，每层均采用筒化的循环神经网络结构一最小门单元（MGU）， 有效减少了参数个数，并引入了注意力机制提取重要信息。实验结果证明，所提算法的分类准确率与传统循环神经网络算法、支持向量机（ SVM）算法相比分别平均提升了8. 7%及23. 4%。
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