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基于卷积神经网络的中文微博观点分类
廖祥文1; 张丽瑶1; 宋志刚1; 程学旗2; 陈国龙1
2016
发表期刊模式识别与人工智能
ISSN1003-6059
卷号29.0期号:012页码:1075
摘要针对现有中文微博观点分类方法对上下文利用不足、数据表示稀疏和特征依赖于人工设计等问题,提出基于卷积神经网络的中文微博观点分类方法.首先利用交互上下文扩充不同主题下的微博内容,使用低维密集向量初始化微博文本.然后构造卷积神经网络模型,实现特征抽取和组合.最后基于softmax分类函数估计中文微博观点类别.实验表明,相比基准方法,文中方法在精确度和F1值上的效果更好.
关键词中文微博 观点分类 卷积神经网络
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/34562
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.福州大学
2.中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
廖祥文,张丽瑶,宋志刚,等. 基于卷积神经网络的中文微博观点分类[J]. 模式识别与人工智能,2016,29.0(012):1075.
APA 廖祥文,张丽瑶,宋志刚,程学旗,&陈国龙.(2016).基于卷积神经网络的中文微博观点分类.模式识别与人工智能,29.0(012),1075.
MLA 廖祥文,et al."基于卷积神经网络的中文微博观点分类".模式识别与人工智能 29.0.012(2016):1075.
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