摘要该文提出了一种以商品评论为对象的基于语义融合的跨语言情感分类算法。该算法首先从短文本语义表示的角度出发,基于开源工具Word2Vec预先生成词嵌入向量来获得不同语言下的信息表示;其次,根据不同语种之间的词向量的统计关联性提出使用自联想记忆关系来融合提取跨语言文档语义;然后利用卷积神经网络的局部感知性和权值共享理论,融合自联想记忆模型下的复杂语义表达,从而获得不同长度的短语融合特征。深度神经网络将能够学习到任意语种语义的高层特征致密组合,并且输出分类预测。为了验证算法的有效性,将该模型与最新几种模型方法的实验结果进行了对比。实验结果表明,此模型适用于跨语言情感语料正负面情感分类,实验效果明显优于现有的其他算法。
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基于自联想记忆与卷积神经网络的跨语言情感分类
本站小编 Free考研考试/2022-01-02
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摘要短语作为语言分析的一个层次,占有十分重要的位置。有效的短语分析对降低其后句法分析的难度,缩小句法分析器的搜索空间,提高机器翻译的翻译正确率是很有帮助的。而目前面向信息处理的藏语短语的研究刚刚起步,有待于进一步发展。该文在藏语短语与藏语句子的界线研究的基础上,根据藏语信息处理的特点和要求,按照语法 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于文体和词表的突发事件信息抽取研究
摘要非结构化数据的结构化任务是大数据环境下管理信息系统面临的新课题。该文从文体的角度研究自由文本的特性,提出了从Web新闻中抽取突发事件属性的方法,该方法首先分析研究了Web文本和新闻文体的特征,利用GoogleWord2Vec对领域专家构建的词表进行扩展,针对突发事件的不同属性制定了不同的抽取方法 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02异质信息网络中基于元路径的社团发现算法研究
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