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基于卷积记忆网络的视角级微博情感分类
廖祥文1; 谢媛媛1; 魏晶晶2; 桂林1; 程学旗3; 陈国龙1
2018
发表期刊模式识别与人工智能
ISSN1003-6059
卷号31.0期号:003页码:219
摘要现有记忆网络模型中的上下文词之间相互独立,未考虑词序信息对微博情感的影响.因此文中提出基于卷积记忆网络的视角级微博情感分类方法,利用记忆网络可以有效对查询词与文本之间的语义关系进行建模这一特点,将视角与上下文进行抽象处理.通过卷积操作对上下文进行词序拓展,并利用这一结果捕获文中不同词语在上下文中的注意力信号,用于文本的加权表示.在3个公开数据集上的实验表明,相比已有方法,文中方法的正确率和宏F1值效果更好.
关键词卷积记忆网络 视角级情感分类 注意力机制
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/35114
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.福建江夏学院
3.中国科学院网络数据科学与技术重点实验室
推荐引用方式
GB/T 7714
廖祥文,谢媛媛,魏晶晶,等. 基于卷积记忆网络的视角级微博情感分类[J]. 模式识别与人工智能,2018,31.0(003):219.
APA 廖祥文,谢媛媛,魏晶晶,桂林,程学旗,&陈国龙.(2018).基于卷积记忆网络的视角级微博情感分类.模式识别与人工智能,31.0(003),219.
MLA 廖祥文,et al."基于卷积记忆网络的视角级微博情感分类".模式识别与人工智能 31.0.003(2018):219.
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