基于方差权重因子选词的SIF句向量模型

• 作者: 孙毅 康睿智 裘杭萍
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 平滑反频率 句向量 方差权重 文本分类 情感分析
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 204-210,234
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 5404字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0052381

摘要

针对平滑反频率(SIF)模型在文本分类和情感分析中性能较差的问题,在SIF模型的基础上,根据单词在不同分类任务类别中的分布情况,计算其对任务贡献度的方差权重(VW)因子,建立一种VW因子选词句向量模型CwVW-SIF.在标准文本分类数据集和情感分析数据集上进行测试,结果表明,CwVW-SIF相对SIF模型具有较高的分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙毅	中国人民解放军陆军工程大学指挥控制工程学院	39	51	5.0	6.0
2	裘杭萍	中国人民解放军陆军工程大学指挥控制工程学院	4	4	2.0	2.0
3	康睿智	中国人民解放军陆军工程大学指挥控制工程学院	1	0	0.0	0.0