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近日，在唐明伟教授的指导下，西华大学计算机与软件工程学院2018届研究生王小笛写了一个新颖的网络，该网络具有多种注意机制，用于方面层面的情感分析，该报告被工程和计算机科学领域的国际顶级学术期刊《知识系统》（knowledge-based systems）（impact factor 6.075，SCI Division I，China Academy of Sciences，top journal）正式接受并在线发布。王小笛是本文的第一作者，唐明伟教授是通讯作者。
近年来，自然语言处理在各个领域都取得了快速的发展。作为支撑发展的核心技术之一，深度学习技术在学术和工业领域都取得了巨大的成就。许多学者利用深度学习技术来处理文本信息，并利用神经网络和注意机制来判断文本的情感色彩。由于语言本身的复杂性，一个句子或一段文字可能会表达许多不同的情感倾向，这是借助深度学习技术分析长文本情感极性的瓶颈。因此，长文本的细粒度分割和从方面层次上分析文本情感成为情感分析领域的研究热点之一。在这一新兴的研究领域，基于深度学习的情感分析技术还没有得到充分的研究，还有许多难题有待解决。
提出了一种基于多注意机制的方面级情感分析算法。该算法在初始化词向量时使用了改进的Bert。然后，我们提出了两种不同类型的注意机制：层内注意机制和层间注意机制。层内注意机制是一种堆叠结构，由多头自注意机制和点前馈神经网络组成。层间注意机制使用交互式全局注意结构。在此基础上，本文提出了一个特征注意机制模块来帮助模型捕获上下文信息。在五个常用数据集上的实验结果表明，该模型优于相似的情感分析模型。文具具有重要的学术价值和应用前景。
据悉，截至目前，王小笛参与撰写了多篇学术论文，其中以第一作者身份发表了三篇SCI论文检索期刊。根据自己的研究兴趣，他放弃了浙江大学，选择在四川大学攻读学术博士生。（通讯员：西华大学王小笛）
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