文本情感分类

作品数：137被引量：670H指数：13
导出分析报告
相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：王素格邢玉娟廖祥文朱振方刘培玉更多>>
相关机构：北京工业大学重庆邮电大学山西大学电子科技大学更多>>
相关期刊：更多>>
相关基金：国家自然科学基金国家社会科学基金山西省自然科学基金山西省科技攻关计划项目更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
基于SVM的地震微博评价文本情感分类模型构建
《四川地震》2025年第2期46-51,共6页杨万里 宋娟 任烨 
上海佘山地球物理国家野外科学观测研究站重点课题(SSKP202301)。
为了获取地震灾后民众的情感变化情况,以关于2022年四川泸定Ms_(6).8地震的10万余条微博评论作为数据源,利用支持向量机(SVM)算法建立地震评价文本情感分类模型。通过多种核函数的模型比较,高斯核(g=0.3,C=10)时的SVM模型表现较好。通...
关键词：微博 支持向量机 地震 情感分类 2022年四川泸定M_(s)6.8地震 
融合字嵌入和双通道网络的文本情感分类研究
《计算机仿真》2024年第12期429-437,共9页朱小栋 尧欢欢 何建佳 
国家自然科学基金项目(71871144);国家重点研发计划(2020YFD1100603);上海高校智库内涵建设计划(战略研究)项目(1022303001)。
传统的深度学习情感分类方法使用Word2Vec模型未能解决一词多义问题,使用CNN无法有效提取全局语义特征。针对上述两个问题,提出一种融合预训练语言模型(ERNIE)和双通道特征的混合文本情感分类模型(ERNIE-DACB)。在向量化表示阶段,利用ER...
关键词：文本情感分类 双通道 局部语义特征 全局语义特征 注意力机制 
面向不平衡短文本情感多分类的三阶语义图数据增广方法
《计算机学报》2024年第12期2742-2759,共18页颜学明 黄翰 金耀初 钟国 郝志峰 
国家自然科学基金重点项目(62136003);国家自然科学基金项目(62276103,62476163);国家自然科学基金合作创新研究团队项目(W2441019);广东省基础与应用基础研究基金(2023B1515120020);广东省普通高校创新团队项目(2023KCXTD002)资助.
文本增广技术可以有效提升不平衡情感分类任务的性能.若文本增广过程中生成的少数类短文本数据未能体现完整的情感语义特征,则可能会导致不同类别之间的情感重叠问题出现.为了充分学习和理解少数类别的情感特征,本文提出一种面向不平衡...
关键词：三阶语义图 文本增广 平衡策略 短文本情感分类 模体 
基于Bert-RetNet的文本情感分类研究
《信息与电脑》2024年第24期134-138,共5页阚齐 王跟成 
自谷歌推出Transformer以来,其在自然语言处理方面展现出了强大的性能,且可以并行训练。但是Transformer训练的并行性是以低效推理为代价,这让Transformer不适合部署。不断增长的序列长度会增加GPU内存消耗和延迟,并降低推理速度。当前...
关键词：Bert-RetNet 文本情感分类 TRANSFORMER 
融合BERT与对比学习的文本情感多分类模型研究
《现代计算机》2024年第23期64-67,72,共5页高若军 艾丹祥 梁渊雅 
广东省哲学社会科学规划项目(GD20CTS01);广东工业大学大学生创新创业训练计划项目(xj2024118450527)。
为了更精准地识别大众的情感,对多分类的文本情感分析问题进行研究,同时为了解决多分类文本情感因数据分布不均衡而产生的长尾问题,提高情感分类效果,提出了一种融合BERT与对比学习的文本情感多分类模型,先使用BERT模型生成文本嵌入表...
关键词：文本情感分类 BERT模型 对比学习 
融合双通道特征的中文短文本情感分类模型被引量：1
《计算机工程与应用》2024年第21期116-126,共11页臧洁 鲁锦涛 王妍 李翔 廖慧之 
国家重点研发计划(2019YFB1405804)。
中文短文本具有特征稀疏、歧义多、信息不规范、文本情感丰富等特点,现有基于深度学习的中文短文本情感分类模型具有提取文本特征不充分和只注重语义信息而忽视句法信息的问题。针对上述问题提出融合双通道特征的中文短文本情感分类模...
关键词：文本情感分类 预训练模型 深度学习 注意力机制 
基于KMeans-EDA算法的非均衡评论情感分类研究
《山东理工大学学报（自然科学版）》2024年第4期45-52,共8页郭卡 
安徽省高等学校自然科学研究项目(KJ2020A0818);安徽外国语学院科研重点项目(AWky2020012)。
学习者真实的评价是反映在线课程优缺点的重要指标,快速准确地获得其反馈,对于在线课程的优化极为重要。为深入挖掘学习者的在线学习行为,继而为在线教学提供有效的数据基础,爬取了中国大学MOOC平台的课程评论文本,基于Bert模型的结构,...
关键词：在线课程 评论文本 文本情感分类 预训练特征表示 非均衡训练 
基于陶瓷产品评论的情感分析
《软件工程与应用》2024年第3期321-329,共9页周立斌 谢志洋 王宇凯 方宗琼 
本文基于陶瓷产品的评论数据进行了评论文本情感分析,本文主要研究的是应用机器学习方法对陶瓷产品评论文本进行情感分类,采用的机器学习情感分类模型有:朴素贝叶斯(NB)、支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和随机森林(RF)。在情感分...
关键词：情感分析 情感分类 机器学习 评论文本情感分类 
基于SimCSE和BERT混合模型的短文本情感分类
《计算机仿真》2024年第5期348-352,435,共6页刘继 李帅文 
国家自然科学基金项目(72164034,71762028)。
为了解决BERT模型训练效果受到文本向量存在的各向异性问题,将对比学习(SimCSE)和BERT结合起来构建模型(SimCSE-BERT),分类器不但通过对比学习思想扩充了训练数据量,还可基于SimCSE模型获得“对齐”和“均匀性”俱佳的文本向量去优化基...
关键词：情感分类 混合模型 文本向量 
基于RoBERTa和BiGRU-AT的微博评论情感分类模型
《现代计算机》2024年第9期17-23,共7页曾孟佳 杨卓 黄旭 
教育部人文社会科学一般项目(20YJCZH005);浙江省湖州市工业攻关项目(2018GG29);国家级大学生创新创业训练项目(202313287007)。
针对传统静态词向量如glove无法表示多义词的缺陷,以及现有微博情感分类模型对于隐式评论文本特征提取能力不足等问题,提出了一种结合RoBERTa和BiGRU-AT的微博评论情感分类模型。用预训练模型RoBERTa得到融合句子语境的动态词向量;然后...
关键词：文本情感分类 RoBERTa BiGRU 注意力机制 
全选清除导出
共14页<12345678910>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部