two-stage-labeling-for-the-sentiment-orientations:我们的算法基于两阶段的情感取...

基于p-hot Lexicon嵌入的两级LSTM用于情感分析 算法说明真实的句子或段落通常包含混合的情感倾向。 我们的算法基于两阶段的情感取向标签。 因此，提出了一种二级网络以在两阶段标记策略中利用两个标记数据。 词汇提示（例如，极地词，POS，连词）也用在我们的二级网络中，并采用了新的编码策略。 有关详细信息，请参阅arXiv上的文章：基于p-hot Lexicon嵌入的两级LSTM用于情感分析。（ ） 环境：python 3.5或更高版本，keras（2.1.3） 百度AI API用于中文分词。 对于算法中使用的五种词典词和连词，请与算法作者联系（电子邮件： ）。 请先运行embed_attention.py，然后再运行model.py。