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基于PMI的递归自编码器的情感分析方法
基于PMI的递归自编码器的情感分析方法
作者:
孙琦
梁永全
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
情感分析
递归自编码器
PMI
摘要:
为改善传统机器学习方法无法考虑文本语义信息的缺陷,利用递归自编码器(RAE)树形结构学习短语向量空间表示.该方法可在常用的数据集上取得良好效果,但是在学习向量表示过程中,往往需要大量标记数据标记每个结点,人工标注工作量较大.因此提出一种半监督方法,利用PMI方法计算终端结点情感极性值,并考虑上下文程度副词和否定词对修饰情感词语的情感倾向与情感强度的影响.实验结果表明,与手动标记的传统RAE模型相比,引入PMI方法标记结点后,准确率提升至88.1%,可一定程度减少人工标注的工作量.
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篇名
基于PMI的递归自编码器的情感分析方法
来源期刊
软件导刊
学科
关键词
情感分析
递归自编码器
PMI
年,卷(期)
2021,(6)
所属期刊栏目
人工智能
研究方向
页码范围
59-62
页数
4页
分类号
TP301
字数
语种
中文
DOI
10.11907/rjdk.201986
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研究主题发展历程
节点文献
情感分析
递归自编码器
PMI
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
软件导刊
主办单位:
湖北省科技信息研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1672-7800
CN:
42-1671/TP
开本:
16开
出版地:
湖北省武汉市
邮发代号:
38-431
创刊时间:
2002
语种:
chi
出版文献量(篇)
9809
总下载数(次)
57
总被引数(次)
30383
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