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針對(duì)現(xiàn)有文本情感分析方法存在的無法高效捕捉相關(guān)文本情感特征從而造成情感分析效果不佳的問題提出一種融合雙層多頭自注意力與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的回歸模型 DLMA-CNN。采用多頭自注意力機(jī)制學(xué)習(xí)序列內(nèi)部的詞依賴關(guān)系，從而捕獲序列的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。重利用淺層特征并與多頭自注意力特征進(jìn)行融合，結(jié)合深度學(xué)習(xí)中的CNN進(jìn)一步優(yōu)化文本情感極性分析效果。在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集 Semeval-2017Task5上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法 CNN ELSTM、 ATT-BLSTM等相比，該模型取得了較好的情感極性分析效果，且運(yùn)行效率較高。
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