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目前，新聞評論已成為新聞的重要衍生數據，新聞評論表達了評論者對新聞事件的觀點、立場及個人情感，通過對新聞評論的情感傾向性分析有助于了解社會輿情及動向，因此，新聞評論的情感硏究備受廣大學者的青睞。通常的新聞評論情感分析只考慮評論文本自身的信息，而新聞評論文本信息和新聞正文信息往往是緊密相關的，基于此，文中提出一種基于交叉注意力機制并結合正文的新聞評論情感分類方法。首先通過雙向長短時記憶網絡模型分別對新聞正文與評論文本進行特征表示然后基于交叉注意力機制進一步捕獲訐論與正文的關系，得到兩個更新后的新聞正文與評論文本的向量表示;再將兩者拼接得到的語義表示輸入全連接層，使用 sigmoid激活函數進行分類預測，從而實現新聞評論的情感分類。結果表明，提岀的基于交叉注意力機制和新聞正文的評論情感分類模型可以有效地提升新聞評論情感分類的準確率，該糢型的Fl值較3個基準模型分別提高了1.72%，3.24%和6.21%。
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