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作品数：752被引量：2030H指数：21
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基于集成学习的文本情感分析研究被引量：3
《计算机应用研究》2020年第S01期50-51,共2页李高翡 张洋 杨新凯 毛颖颖 
针对单一的情感分类模型可能存在不稳定等情况,提出一种异质的集成学习方法。首先对朴素贝叶斯(NB)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)三种基分类器分别进行提升和改进,然后采用分裂粒子群优化算法(DPSO)来寻找各个基分类器的最优权重,最...
关键词：情感分析 集成学习 分裂粒子群算法 混合随机森林 
基于BiGRU-attention神经网络的文本情感分类模型被引量：68
《计算机应用研究》2019年第12期3558-3564,共7页王伟 孙玉霞 齐庆杰 孟祥福 
国家自然科学基金资助项目(61772249);2016年辽宁省教育厅城市研究院一般项目(LJCL008)
针对双向长短时记忆神经(BiLSTM)模型训练时间长、不能充分学习文本上下文信息的问题,提出一种基于BiGRU-attention的文本情感分类模型。首先,利用双向门控循环(BiGRU)神经网络层对文本深层次的信息进行特征提取;其次,利用注意力机制(at...
关键词：文本情感分类 注意力机制 双向门控循环神经网络 
基于情感词向量和BLSTM的评论文本情感倾向分析被引量：11
《计算机应用研究》2018年第12期3547-3550,共4页邓楠 余本功 
国家自然科学基金资助项目(71671057)
传统的机器学习方法主要是浅层的学习算法,并不能很好地抽取文本中高层情感信息。针对该问题,提出了一种以组合了语义信息和情感信息的情感词向量作为输入的改进双向长短期记忆模型,通过构建语义和情感双输入矩阵,并在隐藏层加入情感特...
关键词：长短期记忆模型 情感倾向分析 自然语言处理 词向量 
基于fcmpCNN模型的网络文本情感多分类标注被引量：2
《计算机应用研究》2018年第12期3551-3555,共5页周锦峰 叶施仁 王晖 
国家自然科学基金资助项目(61272367);江苏省科技厅资助项目(BY2015027-12)
针对网络文本情感分析,提出了一种基于全卷积—多池化单元的卷积神经网络模型,实现情感多分类标注。无须手动指定多种上下文窗口大小和尽量保留文本的多层次语义,模型通过堆叠多级全卷积—多池化单元,提取出文本特征向量。该文本特征向...
关键词：情感分析 情感多分类标注 卷积神经网络 
融合句子情感和主题相似性的中文新闻文本情感摘要被引量：4
《计算机应用研究》2017年第12期3543-3546,共4页王玮 欧阳纯萍 阳小华 罗凌云 刘志明 
国家自然科学基金资助项目(61402220;61502221)
新闻文本情感摘要是指通过提炼、浓缩而产生表达文本全局情感意见的摘要,旨在帮助人们快速获取文本的情感倾向。现有的文本摘要方法仅考虑主题及句子特征等因素,无法获取带有情感意见的文本摘要。针对这一问题,提出了融合句子情感和主...
关键词：情感摘要 句子情感 LexRank 句子特征 主题相似性 
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