ABSTRACT För att utforska effekten av olika minnesmoduler inom ramen för minnesnätverket för klassning av aspektnivåkänslor använder vi konvolutionella neurala nätverk (CNN) och dubbelriktat korttidsminne (BiLSTM) för att designa fyra typer av minnesnätverksmodeller i detta papper. Den första modellen använder CNN för att bygga en minnesmodul, som kan fånga lokal information i dokument. Den andra använder BiLSTM för att bygga en annan minnesmodul, som fångar sekvensinformation i dokument. Samtidigt använder följande två modeller CNN och BiLSTM för att bygga minnesmodul – en bygger ett hierarkiskt neuralt nätverk genom att använda CNN och BiLSTM för att bygga minnesmodul, som kombinerar både lokal och sekvensinformation tillsammans. Den andra, respektive, använder CNN och BiLSTM för att bygga två minnesmoduler, respektive, som fångar lokal information och sekvensinformation genom olika moduler. Och sedan kombinerar vi de slutliga representationerna, som genereras från de olika minnesnätverken, för ytterligare känsloklassificering. Experiment på bärbar dator och restaurangdata visar att våra fyra metoder ger bättre resultat än MemNet. I synnerhet de senare två modellerna uppnå bättre prestanda än de två första modellerna och funktionsbaserade stöd vektor maskin tillvägagångssätt. INDEX TERMS Sentimentklassificering, djupminnesnätverk, konvolutionella neurala nätverk, dubbelriktat korttidsminne.
Han och Al. REF använde CNN och BLSTM för att utforma fyra typer av minnesnätverksmodeller för klassificering av textkänslor.
Attention-Based Memory Network for Text Sentiment Classification
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}