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作者：刘云花;黎泉;
单位：南昌大学科学技术学院;
摘要：针对自然语言语义感知中的舆情情感分析问题，文中提出一种基于Transformer预处理和通道注意力机制的综合舆情分析算法。该算法采用两层Transformer结构对样本输入信息进行预处理，提取出舆情关键词。对于经过Transformer处理后的输入样本数据，在每一个时间步长中，采用选取当前输入和上一步长的隐藏状态共同输入处理的方法进行初始判断，用以决定前一隐藏状态是否有益于后续网络处理。在此基础上，进一步对不同特征通道的特征权重进行学习，分别进行全局最大池化和全局平均池化操作，实现动态调整通道特征对于整体结果的影响，筛选出有益于最终结果的特征通道并删除无效特征通道，最终经过Softmax层输出算法网络的预测分析结果。实验结果表明，所提算法相较于优化前原始算法的准确率提升了约8.79%，比主流经典算法的综合准确率高出约3.99%。
关键词：自然语言;;语义感知;;舆情分析;;Transformer;;通道注意力机制;;特征提取
基金资助：2024年度江西省高校党建研究项目（24DJYB038）
