摘要：为提取文本的局部最优情感极性、捕捉文本情感极性转移的语义信息,提出一种基于卷积注意力机制的神经网络模型(CNN_attention_LSTM)。使用卷积操作提取文本注意力信号,将其加权融合到Word-Embedding文本分布式表示矩阵中,突出文本关注重点的情感词与转折词,使用长短记忆网络LSTM来捕捉文本前后情感语义关系,采用softmax线性函数实现情感分类。在4个数据集上进行的实验结果表明,在具有情感转折词的文本中,该模型能够更精准捕捉文本情感倾向,提高分类精度。

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