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文本情感分析的目的是判斷文本的情感類型。傳統的基于神經網絡的研究方法主要依賴于無監督訓練的詞向量，但這些詞向量無法準確體現上下文語境關系;常用于處理情感分析問題的循環神經網絡（RNN），模型參數眾多，訓練難度較大。為解決上述問題，提出了基于遷移學習的分層注意力神經網絡（TLHANN）的情感分析算法。首先利用機器翻譯任務訓練一個用于在上下文中理解詞語的編碼器;然后，將這個編碼器遷移到情感分析任務中，并將編碼器輸出的隱藏向量與無監督訓練的詞向量結合。在情感分析任務中，使用雙層神經網絡，每層均采用筒化的循環神經網絡結構一最小門單元（MGU）， 有效減少了參數個數，并引入了注意力機制提取重要信息。實驗結果證明，所提算法的分類準確率與傳統循環神經網絡算法、支持向量機（ SVM）算法相比分別平均提升了8. 7%及23. 4%。
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