传统情感分类方法与基于深度学习的情感分类方法对比分析

• 作者: 段传明
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分类 神经网络 深度学习 词向量 word2vec LSTM
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 22-24
• 页数: 3页
• 分类号: TP301
• 字数: 2320字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.172867

摘要

情感分类是自然语言处理的一个重要分支,情感分类方法包括传统的基于情感词典的方法和基于机器学习的方法,以及最新的基于深度学习的方法.为了探索情感分类的实现方法和研究进展,对传统的情感分类方法和基于深度学习的情感分类方法进行对比,并对深度学习LSTM原理进行了简要描述,可以发现基于深度学习的情感分类方法在情感分类上具有更大优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段传明	山东科技大学计算机科学与工程学院	1	4	1.0	1.0