31、基于分层注意力的深度神经网络模型解读

基于分层注意力的深度神经网络模型解读

1. 任务与数据集

在情感分类任务中，为了实现更精准的情感分析，涉及到多种分类任务，同时因本体覆盖范围有限，采用了NLTK SentiWordNet来获取更大的数据集用于训练和测试。具体任务如下：
- 词性标注（POS Tagging） ：预测单词的词性标签。
- 提及标注（Mention Tagging） ：检查单词与领域中各个方面的关联。
- 关系分类（Aspect Relation Classification） ：识别与目标相关的单词。
- 单词情感分类（Word Sentiment Classification） ：判断单词的情感倾向。
- 目标相关情感分类（Target-Related Sentiment Classification） ：结合关系分类和单词情感分类，预测与目标相关单词的情感。

2. 诊断分类器的实现

使用Python的scikit-learn库实现诊断分类器，具体操作步骤如下：
1. 选择分类器函数 ：使用 MLPClassifier 函数，该函数具有ReLU激活函数和0.001的恒定学习率。
2. 超参数优化 ：利用 GridSearchCV 函数在训练数据上进行三折交叉验证，优化超参数。

3.