基于深度特征的句子级文本情感分类

王波; 刘玉娇

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研究词深度特征池化法的句子级情感分类特征表示,在进行词向量学习时,首先利用中科院分词器对语料进行分词,通过word2vec中的CBOW模型计算语料中词的深度特征词向量;在情感分类过程中,首先对词深度特征采用均值、最值等池化方法获得整句话的特征,并以此作为神经网络模型的输入,通过一个线性层、Sigmoid激活层以及线性分类标注层,来判决得到该句的情感倾向。通过在当当书评语料上进行实验,结果表明均值与最值池化拼接的特征方法取得较好的分类效果,能够更好地表征句子级情感特征。

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来源
《现代计算机：下半月版》 |2016年第6期|3-8|共6页
作者
王波; 刘玉娇;
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作者单位

四川大学计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
文本情感; 极性判别; 深度特征; Sigmoid;

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