基于变分自编码器的情感回归半监督领域适应方法

• 作者: 刘欢 徐健 李寿山
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 变分自编码器 情感回归 半监督 领域适应
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 47-51
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3402字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6841.2018216

摘要

提出一个新的情感回归半监督领域适应方法.首先使用长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)实现回归模型,其次使用变分自编码器(variational autoencoder,VAE)实现生成模型,最后联合学习LSTM回归模型和VAE生成模型,实现基于变分自编码器的情感回归半监督领域适应模型.实验结果表明,所提出的基于变分自编码器的情感回归半监督领域适应方法较其他基准方法能有效提高实验性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘欢	苏州大学自然语言处理实验室	9	8	2.0	2.0
2	徐健	苏州大学自然语言处理实验室	13	43	4.0	6.0
3	李寿山	苏州大学自然语言处理实验室	68	618	13.0	23.0