Abstrakt. Weibos känsloigenkänning är en av huvuduppgifterna för studiet av den sociala opinionen. BI-LSTM, som en derivatmodell av RNN, har i stor utsträckning använts i uppgiften att analysera textkänslor. Befintliga modeller använder dock inte tidigare information sol som känsloord och emoji, och vi fångar alltid de olika nyckelorden för att få en annan förståelse av texten. Därför föreslår detta dokument en multi-view och uppmärksamhet-baserad BI-LSTM metod för Weibo känslor erkännande. För det första använder vi känslorna ontology lexicon och Weibo känslor för att märka varje ord i en mening. För det andra använder vi dessa etiketter som uppmärksamhetsinformation, kombinerar uppmärksamhetsmekanismen och BI-LSTM för att få känsloorden perspektiv och smilis perspektiv. Slutligen sammansmältes utdata från det ursprungliga semantiska perspektivet på BI-LSTM med utdata från ovanstående två perspektiv för att förbättra prestandan hos klassificeringsalgoritmen. Experiment visar att den föreslagna metoden har en 6 % ökning av den genomsnittliga F1-poängen och en ökning med 8 % av den mikrogenomsnittliga F1-poängen jämfört med en AVE-BI-LSTM-utgång i uppgiften att identifiera Weibo-känslor.
I multiview föreslog Cai och Hao REF en multiview- och uppmärksamhetsbaserad BI-LSTM-metod för Weibos känsloigenkänning.
Multi-view and Attention-Based BI-LSTM for Weibo Emotion Recognition
{'venue': 'Proceedings of the 2018 International Conference on Network, Communication, Computer Engineering (NCCE 2018)', 'journal': 'Proceedings of the 2018 International Conference on Network, Communication, Computer Engineering (NCCE 2018)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}