高级工程师
性别：男
毕业院校：大连理工大学
学位：博士
所在单位：计算机科学与技术学院
学科：计算机应用技术
办公地点：创新园大厦D0103房间
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发布时间：2024-09-09
发表时间：2022-10-10
发表刊物：中文信息学报
卷号：35
期号：06
页面范围：85-92
摘要：情绪原因识别是文本情绪分析领域中的一个前沿研究方向。传统情绪原因识别方法需要进行规则制定、抽取特征,而该文从情绪原因的语言特点出发,结合Bi-LSTM模型和注意力机制,提出一种基于情绪上下文位置注意力神经网络的情绪原因识别方法（ECPA）。该方法考虑了情绪词和情绪类别中的情绪信息,学习了Bi-LSTM模型建模后的上下文语义信息,引入了基于位置信息的注意力机制模型,进而构建情绪原因识别模型。实验结果证明,该方法在情绪原因识别任务中的有效性,并取得了目前最优的性能,同时对情绪归因方法具有一定的指导作用。
备注：新增回溯数据
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