标题：基于宽度注意力卷积网络的中文情绪识别方法
作者：黄家栋1，2 樊璐1，2 谢志峰1，2
作者单位：1 上海大学上海电影学院，上海 200072；2 上海电影特效工程技术研究中心，上海 200072
关键字：情绪识别；预训练语言模型；卷积神经网络；宽度注意力
摘要：中文情绪识别是一项从中文文本中挖掘用户情绪信息的任务。目前在该任务中存在中文文本数据集少，识别准确率不够高等问题。因此提出了一种基于宽度注意力卷积网络的中文文本情绪识别方法，该方法首先通过ERNIE预训练模型，将原始文本转换为语义特征矩阵；然后，基于宽度学习理论构建宽度注意力模块，将语义特征矩阵输入该模块，其中，特征融合后的输出矩阵与一维卷积矩阵做哈达马积完成特征增强；最后，通过最大池化模块抓取关键特征，实现中文文本情绪分类输出。在新构建的中文情绪数据集上，该方法获得了更高的识别准确率。