改进主题模型的短文本评论情感分析

花树雯; 张云华

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改进主题模型的短文本评论情感分析

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使用传统的主题模型方法对医疗服务平台中的评论等短文本语料进行主题模型的情感分析时,会出现上下文依赖性差的问题.提出基于词嵌入的WLDA算法,使用Skip-Gram模型训练出的词w*替换传统的LDA模型中吉布斯采样算法里的词w’,同时引入参数λ,控制吉布斯采样时词的重采样的概率.实验结果证明,与同类的主题模型相比,该主题模型的主题一致性高.

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来源
《计算机系统应用》 |2019年第3期|255-259|共5页
作者
花树雯; 张云华;
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作者单位

浙江理工大学信息学院;

杭州245000;

浙江理工大学信息学院;

杭州245000;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
情感分类; 短文本; 词嵌入; WLDA;

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