情感评分驱动的分层注意力网络情感分类框架

"基于情感评分的分层注意力网络框架" 本文主要探讨了在情感分类任务中，如何有效地编码文本上下文并提取关键信息。提出了一种创新的基于情感评分的分层注意力网络架构，该框架旨在优化文本情感的分类效果。在传统的情感分析任务中，文本中的词汇并非都有相同的情感倾向或强度，因此，正确地捕捉这些差异对于提高分类准确性至关重要。 该框架的核心是采用双循环神经网络（Bi-RNN）编码器来分别处理词向量和句向量。Bi-RNN由于其双向信息传递能力，能够捕获词语在句子中的前后语境信息。接着，通过注意力机制，对编码后的词和句向量进行加权求和，得到文档的全局表示。这种注意力机制使得模型可以自主决定哪些部分的文本更重要，从而更聚焦于关键信息。 为了更好地利用情感信息，论文设计了一个辅助网络，该网络对文本的词和句进行情感评分。这些评分反映了词汇和句子的情感强度，然后用于调整注意力权重分布。这样，模型可以更专注于那些情感色彩强烈的信息，提高分类性能。 实验证实在多个常用的情感分类数据集上，提出的框架表现出了优秀的效果，能够有效地关注文本中的情感表达，并取得较高的分类准确率。这表明，结合情感评分的分层注意力网络对于理解和处理情感类文本具有显著优势，尤其是在处理复杂情感和多情感层次的文本时。 这项工作为情感分析提供了一种新的视角，即通过情感评分来指导注意力分配，强化了模型对文本情感信息的理解和利用。这一方法不仅有助于提升现有情感分类系统的性能，也为未来的情感计算研究提供了有价值的思路。