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情感分析是自然語言處理領(lǐng)域的一個重要分支，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在文本情感分析方面取得了較好的效果，但其未充分提取文本信息中的關(guān)鍵情感信息。為此，建立一種基于注意力機制的深度學(xué)習(xí)模型AT- DPCNN。利用注意力矩陣重點關(guān)注文本序列中對情感走向影響較大的部分，通過對提取到的注意力特征矩陣與原文本詞向量進行運算得到注意力輸入矩陣，并利用CNN再次提取文本特征。同時為了更好地提取轉(zhuǎn)折等復(fù)雜句式的特征在池化層進行分池操作。在多個不同類型數(shù)據(jù)集上的測試結(jié)果表明，該模型具有較高的泛化性能，處理轉(zhuǎn)折等復(fù)雜句式時其分類準確率和F值相對 WACNN、HAN等模型均有明顯提升。
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