基于网络表示的半监督问答文本情感分类方法

• 作者: 刘欢 李寿山 李逸薇 陈潇
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分类 半监督 网络表示 问答文本
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 52-58
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5709字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6841.2019079

摘要

针对新颖的问答形式的文本展开研究,提出了基于网络表示的半监督问答文本情感分类方法,通过构建异构网络的联合学习提升半监督问答文本的情感分类性能.首先,通过分析标注和未标注样本构建一个异构网络,具体包括词-词网络、问题和答案文本-词网络、情感标签-词网络;其次,利用该异构网络学习获得词向量;最后,将学习到的词向量应用于目前性能最优的分层匹配情感分类模型(hierarchical matching network,HMN)中.实验结果表明,提出的方法在处理问答文本情感分类任务上具有一定优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘欢	苏州大学计算机科学与技术学院	9	8	2.0	2.0
2	李寿山	苏州大学计算机科学与技术学院	68	618	13.0	23.0
3	李逸薇	香港理工大学人文学院中文及双语系	10	88	4.0	9.0
4	陈潇	苏州大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0