情境特征及其在情感分类模型中的应用

来源：计算机应用研究杂志2020年第1期北京时间：

作者：刘栋,张彩环,

单位：洛阳师范学院a.信息技术学院;b.数学科学学院,河南洛阳471022；

摘要：研究情境特征在文本分类中的作用，提出了一种层级双向LSTM模型用于情感分类问题。该模型首先将句子分词，把词向量作为第一层双向LSTM模型的输入；其次从文档中提取出稠密、连续的向量作为情境特征；然后将第一层模型的输出向量和情境向量共同输入第二层双向LSTM；最后将这种层级双向的LSTM模型的输出向量通过sigmoid函数进行分类。情境向量作用于每个句子，一致的情感得到增强，不一致的情感被弱化，从而提高了分类的精度。在两个公开数据集上的实验表明，整合了情境特征的层级双向LSTM取得较优的精度。除此之外，通过在一个包含两万余条中文评论的公开数据集上对模型进行测试，表明该模型测试正确率相比于普通的LSTM和双向LSTM都有提升，说明情境特征对于提升情感分类的作用比较显著。

关键词：情境特征,情感分类,层级双向LSTM,

基金资助：政府间国际科技创新合作重点专项资助项目(2016YFE0104600)；河南省科技攻关资助项目(182102210434)；河南省高等学校重点科研项目(15A520024)；；