双通道深度学习模型在混合语言情感分析中的应用

"这篇论文提出了一种基于多通道深度学习网络的混合语言短文本情感分类方法，通过结合字和词的特征，利用双通道复合模型解决混合语言的情感分类问题。针对数据集不平衡的问题，该方法采用了基于Bert语义相似度的欠采样算法，并在CNN和带有注意力机制的LSTM中进行多粒度特征提取，最终通过融合多通道特征进行分类。实验证明，该模型在NLPCC2018任务1的混合语言五分类数据集上表现优于现有的深度学习模型。" 文章详细介绍了混合语言短文本情感分类的挑战，即混合语言中的单词语言多样性和语法结构复杂性，使得传统的词嵌入方法难以捕获有效的特征，从而影响分类效果。为了解决这个问题，研究者提出了一个创新的解决方案，即构建一个融合字词特征的双通道深度学习网络。首先，他们设计了一种数据集欠采样策略，利用Bert的语义相似度来处理数据不平衡问题，确保不同类别的样本得到均衡的考虑。 接着，该模型采用了一个双通道架构，其中包括一个以字为单位的通道和一个以词为单位的通道。这两个通道分别将输入数据送入卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）中，其中LSTM还配备了注意力机制，以捕捉文本的不同粒度特征。CNN用于捕捉局部的词汇模式，而LSTM则能捕获序列中的长期依赖关系，注意力机制则帮助模型聚焦于对情感分类至关重要的部分。 在两个通道中提取到的特征被融合，然后用于分类决策。通过这种方式，模型能够综合考虑字级和词级的信息，从而更全面地理解混合语言的情感表达。实验结果证明，这种双通道复合模型在NLPCC2018混合语言五分类数据集上取得了优于现有深度学习模型的性能，显示了其在处理混合语言情感分析任务上的优越性。 这篇论文提出的多通道深度学习网络方法为混合语言情感分类提供了一个新的视角，结合了不同粒度的特征并有效地解决了数据不平衡问题，对于混合语言文本的处理具有重要的理论和实践价值。