《表2 实验数据样例：基于CRT机制混合神经网络的特定目标情感分析》

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《基于CRT机制混合神经网络的特定目标情感分析》

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本文选择三个公开数据集进行实验，其中两个数据集来自Sem Eval2016任务5数据集中的laptop和restaurant领域，它主要用于细粒度情感分析，每个领域的数据集都分为训练数据和测试数据，本文删除了数据集中的冲突类别。本文对restaurant数据集设置了五个目标类别{food，service，price，environment，atmosphere}，对loptop数据集设置了五个目标类别{prince，reliability，running speed，battery life，screen}。第三个是Dong等人[20]收集的Twitter数据集。所有数据都是在不删除停用词、符号或数字的情况下进行的，因为停用词中也可能含有某些情感情绪，并且句子使用零填充的方式以达到数据集中的最长句子的长度。实验使用数据统计如表1所示，数据样例如表2所示。评价指标是分类准确率（accuracy）和召回率（recall）。