A Novel LSTM Framework with Multi-head Attention论文 – LSTM结合多头注意力的情感分析模型

该项目提出了一种创新的情感分析框架，结合长短期记忆网络（LSTM）和多头注意力机制，并采用TF-IDF进行特征优化。
在公开数据集（20,000条文本，含愤怒/恐惧/快乐/悲伤/惊喜五类情感）上的实验显示：测试集准确率80.28%（较基线提升12%），
训练集准确率高达99.64%，F1分数、AUC等指标均超过0.9。模型通过可学习的融合机制解决统计特征与上下文特征的冲突，
支持并行计算，特别擅长处理长序列数据中的复杂情绪。

A Novel LSTM Framework with Multi-head Attention的特点:

1. 集成TF-IDF特征提取与多头注意力机制
2. LSTM三门架构（输入门/遗忘门/输出门）
3. 自适应特征融合解决统计与上下文冲突
4. 支持高效并行计算的长序列处理
5. 消融实验验证多头注意力的关键作用
6. 测试集80.28%/训练集99.64%的高准确率
7. F1分数、AUC、特异性等指标全面优于基线

A Novel LSTM Framework with Multi-head Attention的功能:

1. 社交媒体公众情绪实时监测
2. 电商平台用户评论情感分析
3. 心理健康评估的文本情绪识别
4. 讽刺新闻及虚假信息检测
5. 潜在扩展至文本摘要/机器翻译
6. 产品推荐系统的情感优化
7. 舆情分析辅助决策支持

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