Institute of Computing Technology, Chinese Academy IR
面向情绪分类的情绪词向量学习 | |
杜漫; 徐学可; 杜慧; 伍大勇; 刘悦; 程学旗 | |
2017 | |
发表期刊 | 山东大学学报. 理学版 |
ISSN | 1671-9352 |
卷号 | 52期号:7页码:52 |
摘要 | 提出了一种面向情绪分类的融合词内部信息和情绪标签的词向量学习方法。在CBOW模型的基础上,引入词内部成分和情绪标签信息,以适应微博情绪表达的不规范,同时丰富词向量的情绪语义。对于输入文本,按照词的TF-IDF权重对词向量进行加权求和,以作为文本向量表示。以上述词向量或文本向量作为情绪分类器的输入,采用机器学习的分类方法(LR、SVM、CNN),验证本文情绪词向量在情绪分类任务上的实验效果。实验表明,情绪词向量与原始CBOW词向量相比,在准确率、召回率、F值等各项指标上都有更好的表现。 |
关键词 | 情绪分类 情绪分析 词向量 词内部信息 情绪标签 |
语种 | 英语 |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/25771 |
专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
作者单位 | 中国科学院计算技术研究所 |
第一作者单位 | 中国科学院计算技术研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 杜漫,徐学可,杜慧,等. 面向情绪分类的情绪词向量学习[J]. 山东大学学报. 理学版,2017,52(7):52. |
APA | 杜漫,徐学可,杜慧,伍大勇,刘悦,&程学旗.(2017).面向情绪分类的情绪词向量学习.山东大学学报. 理学版,52(7),52. |
MLA | 杜漫,et al."面向情绪分类的情绪词向量学习".山东大学学报. 理学版 52.7(2017):52. |
条目包含的文件 | 条目无相关文件。 |
个性服务 |
推荐该条目 |
保存到收藏夹 |
查看访问统计 |
导出为Endnote文件 |
谷歌学术 |
谷歌学术中相似的文章 |
[杜漫]的文章 |
[徐学可]的文章 |
[杜慧]的文章 |
百度学术 |
百度学术中相似的文章 |
[杜漫]的文章 |
[徐学可]的文章 |
[杜慧]的文章 |
必应学术 |
必应学术中相似的文章 |
[杜漫]的文章 |
[徐学可]的文章 |
[杜慧]的文章 |
相关权益政策 |
暂无数据 |
收藏/分享 |
除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。
修改评论