一种融合CINO+TextCNN+BiLSTM+Attention的藏文情感分类方法
Plateau Science Research(2023)
Abstract
文章在卷积神经网络(TextCNN)、长短期记忆神经网络(LSTM)、词向量(Word2vec),全局词向量(Glove)等传统的训练词向量基础上,提出一种基于CINO+TextCNN+BiLSTM+Attention的藏文情感分类模型,使用少数民族语言的多语言预训练模型(CINO)来获取上下文语义的词向量,通过TextCNN和BiLSTM结合的注意力机制来提取局部信息和语义特征信息.文章构建了包含1.7万条藏文情感分类词的语料库,使用TextCNN、BiLSTM、CINO、CINO+TextCNN、CINO+BiLSTM、CINO+BiLSTM+Attention、CINO+TextCNN+BiLSTM+Attention等7种不同模型进行对比实验,实验结果表明本文提出的模型在藏文情感分类中的效果最优,其准确率上达到90.74%.
MoreKey words
Tibetan sentiment classification,CINO,TextCNN,attention mechanism
AI Read Science
Must-Reading Tree
Example
![](https://originalfileserver.aminer.cn/sys/aminer/pubs/mrt_preview.jpeg)
Generate MRT to find the research sequence of this paper
Chat Paper
Summary is being generated by the instructions you defined