文档名：文本情感分析中的卷积方法
文本情感分析是自然语言处理领域的一个重要研究问题,其基本任务旨在对文本情感的类别进行判断,对文本情感的要素,例如:情感的发起者、情感的对象、情感的原因等等进行抽取.伴随着深度学习方法的兴起,目前基于神经网络的方法已经成为文本情感分析领域的主流方法之一.但是目前的深度学习方法大多数将文本情感分析作为实验对象,并未对情感分析问题本身进行深入的解构.为此,本文以卷积神经网络为例,进行了一下几个方面的工作:首先,从数学的角度对卷积神经网络在文本情感分析中的工作原理进行了解析;其次,在这一解析的基础上,利用卷积进行基于注意力机制的加权,与多种不同的神经网络进行结合;最后,在多个情感分析相关问题的实验上验证了相关方法的有效性.
作者：桂林 陆勤 徐睿峰 杜嘉晨 胡健楠 高清红
作者单位：UniversityofWarwick,DepartmentofComputerScience;哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院;香港理工大学电子计算学系哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院腾讯公司
母体文献：智能时代的创新、融合与发展——2018全国博士后学术交流会论文集
会议名称：智能时代的创新、融合与发展——2018全国博士后学术交流会
会议时间：2018年9月15日
会议地点：北京
主办单位：中国博士后科学基金会,全国博士后管理委员会办公室
语种：chi
分类号：TP3TP1
关键词：自然语言处理 情感分析 卷积神经网络 注意力机制
在线出版日期：2021年12月15日
基金项目：
相似文献
相关博文
- 文件大小:
- 2.28 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
|
