基于卷积神经网络的中文微博观点分类
文献类型：期刊论文
| 作者 | 廖祥文1; 张丽瑶1; 宋志刚1; 程学旗2; 陈国龙1 |
| 刊名 | 模式识别与人工智能
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| 出版日期 | 2016 |
| 卷号 | 29.0期号:012页码:1075 |
| 关键词 | 中文微博 观点分类 卷积神经网络 |
| ISSN号 | 1003-6059 |
| 英文摘要 | 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． |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/34561]  |
| 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. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
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