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摘要:
针对基于文本的立场判定通常会被归结为简单分类或情感分析而出现判定不准确的问题,提出一种基于目标对象表示学习的文本立场判定模型.模型能充分利用卷积神经网络在局部特征提取方面的优势,实现在不依赖复杂的句法树解析过程的同时,识别决定特定立场分析的关键目标,有效提升文本立场判定模型性能.以微博中针对某大型央企产品及政策的舆论文本为例,开展立场判定实验,通过与多个主流基线模型的比较,验证了方法的有效性和可行性.
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文献信息
篇名 基于目标对象表示学习的立场判定
来源期刊 新乡学院学报 学科 工学
关键词 立场判定 目标对象表示学习 深度学习 自然语言处理 卷积神经网络
年,卷(期) 2020,(9) 所属期刊栏目 计算机 网络 通信
研究方向 页码范围 20-24
页数 5页 分类号 TP311
字数 语种 中文
DOI
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 童晓薇 12 26 3.0 5.0
2 曾思通 13 29 3.0 5.0
3 林潇丽 9 8 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (34)
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研究主题发展历程
节点文献
立场判定
目标对象表示学习
深度学习
自然语言处理
卷积神经网络
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
新乡学院学报
月刊
2095-7726
41-1430/Z
大16开
河南新乡市金穗大道东段
1984
chi
出版文献量(篇)
2928
总下载数(次)
10
总被引数(次)
3337
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