面向情绪分类的情绪词向量学习
文献类型：期刊论文
| 作者 | 杜漫; 徐学可; 杜慧; 伍大勇; 刘悦 ; 程学旗
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| 刊名 | 山东大学学报. 理学版
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| 出版日期 | 2017 |
| 卷号 | 52期号:7页码:52 |
| 关键词 | 情绪分类 情绪分析 词向量 词内部信息 情绪标签 |
| ISSN号 | 1671-9352 |
| 英文摘要 | 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。 |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/25770]  |
| 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 |
| 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. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
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