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摘要:
情感分析主要基于文本数据研究人们对于商品、服务、事件等对象的情感、意见或者态度.标记数据稀缺是情感分析领域面临的巨大挑战.在有监督的情感分类任务中,标记数据稀少会导致分类器的效果下降.跨领域的方法能够在一定程度上帮助解决该问题,但领域间往往存在差异.因此在利用领域适应方法进行情感分类时,分类器对目标领域的效果会变差.本文提出利用少量的目标领域标记信息来提高目标领域适应效果的思想.特别地,本文提出了一个基于胶囊网络的跨领域情感分类模型,在此基础框架上,设计了额外的胶囊网络层辅助目标领域的适应.在真实数据集上的实验结果表明,本文提出的模型效果优于以往的研究方法.
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文献信息
篇名 基于胶囊网络的跨领域情感分类方法
来源期刊 南京信息工程大学学报 学科 工学
关键词 情感分类 跨领域 胶囊网络
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 286-294
页数 9页 分类号 TP391.1|TP183
字数 9762字 语种 中文
DOI 10.13878/j.cnki.jnuist.2019.03.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 钱铁云 武汉大学计算机学院 14 65 5.0 7.0
2 林悦 武汉大学计算机学院 1 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
情感分类
跨领域
胶囊网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京信息工程大学学报
双月刊
1674-7070
32-1801/N
南京市宁六路219号
chi
出版文献量(篇)
1162
总下载数(次)
7
总被引数(次)
4849
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导