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摘要:
为了对越南语新闻进行情感分类,本文提出了一种融入观点句特征的汉越双语新闻情感分类方法.新闻文本强调的是对事实的客观描述,情感的表达并不明显.新闻的观点句中包含较多情感信息,利用这些情感信息有助于新闻情感分类.首先通过汉越双语词嵌入模型将汉语和越南语映射到同一个语义空间中.然后根据新闻文本的特点,使用卷积神经网络从观点句中抽取观点特征,通过选择性门控网络将观点句特征融入隐藏层中,之后利用层次注意力机制对新闻中的情感信息进行关注,最后通过softmax对情感极性进行分类.实验表明,该方法可以有效地提升越南语新闻情感分类的准确性.
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文献信息
篇名 融入观点句特征的汉越双语新闻情感分类
来源期刊 昆明理工大学学报(自然科学版) 学科
关键词 汉越双语情感分类 选择性门控网络 观点句信息 层次注意力机制
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 机械、电子信息与自动控制|Mechanical,Electronic Information and Automatic Control
研究方向 页码范围 67-73
页数 7页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.16112/j.cnki.53-1223/n.2020.06.009
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研究主题发展历程
节点文献
汉越双语情感分类
选择性门控网络
观点句信息
层次注意力机制
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
昆明理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1007-855/X
53-1123/T
大16开
云南省昆明市呈贡区景明南路727号
64-79
1959
chi
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3434
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