Convolutional Neural Network Equipped with Attention Mechanism and Transfer Learning for Enhancing Performance of Sentiment Analysis
محل انتشار: مجله هوش مصنوعی و داده کاوی، دوره: 9، شماره: 2
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 362
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JADM-9-2_001
تاریخ نمایه سازی: 20 مرداد 1400
چکیده مقاله:
With the rapid development of textual information on the web, sentiment analysis is changing to an essential analytic tool rather than an academic endeavor and numerous studies have been carried out in recent years to address this issue. By the emergence of deep learning, deep neural networks have attracted a lot of attention and become mainstream in this field. Despite the remarkable success of deep learning models for sentiment analysis of text, they are in the early steps of development and their potential is yet to be fully explored. Convolutional neural network is one of the deep learning methods that has been surpassed for sentiment analysis but is confronted with some limitations. Firstly, convolutional neural network requires a large number of training data. Secondly, it assumes that all words in a sentence have an equal contribution to the polarity of a sentence. To fill these lacunas, a convolutional neural network equipped with the attention mechanism is proposed in this paper which not only takes advantage of the attention mechanism but also utilizes transfer learning to boost the performance of sentiment analysis. According to the empirical results, our proposed model achieved comparable or even better classification accuracy than the state-of-the-art methods.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
H. Sadr
Department of Computer Engineering, Rasht Branch, Islamic Azad University, Rasht, Iran.
Mir M. Pedram
Department of Electrical and Computer Engineering Faculty of Engineering, Kharazmi University, Tehran, Iran.
M. Teshnehlab
Industrial Control Center of Excellence, Faculty of Electrical and Computer Engineering, K. N. Toosi University, Tehran, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :