基于极性转移的LSTM递归网络提升情感分析效果

本文主要探讨了基于极性转移和长短时记忆（LSTM）递归网络的情感分析方法。LSTM是一种强大的循环神经网络（RNN），特别适合处理序列数据，如自然语言，因为它能够解决传统RNN中的梯度消失或爆炸问题。在文本处理领域，LSTM常用于语言建模、机器翻译和语音识别等领域，但由于其链式结构，对于捕捉文本的深层结构层次信息可能有所限制。 为了克服这一局限，作者将LSTM扩展到了递归神经网络（Recursive Neural Network, RNN）架构，这种网络能够更好地反映语言的树状结构，有助于捕捉句子内部成分之间的依赖关系。通过引入情感极性转移模型，研究者考虑到了词语间的关联性和上下文对情感表达的影响，即在分析过程中不仅关注单个词的情感，还考虑到了整个句子的情感动态变化。 在实验部分，作者展示了基于极性转移和LSTM递归网络的情感分析模型相对于单纯使用LSTM和递归神经网络的优越性。实验结果表明，这种结合了深度学习和树状结构的优势，使得模型能够更准确地理解和分析文本中的情感，从而提升情感分析的性能。 关键词包括LSTM、递归神经网络以及情感分析，这些技术的融合代表了当前在自然语言处理中对深度学习和结构化信息处理的深入探索。这篇文章对于理解如何利用深度学习技术改进情感分析，特别是在处理复杂语言结构时，提供了有价值的研究视角和实践指导。