分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： D-S证据理论是一种有效处理不确定信息的方法，被广泛应用于各领域中，而D-S合成方法作用的对象是基本概率指派(basic probability assign,BPA)，如何生成BPA仍是D-S理论应用中重要且有待解决的首要步骤。针对生成BPA提出一种基于核密度估计KDE（kernel density estimation）的BPA生成方法：训练数据用于构建基于最优化窗宽的核密度估计的数据属性模型；然后利用训练数据的核密度模型计算测试数据的密度—距离—分布值Tri-D(density-distance-distribution)，通过嵌套式的方法分配Tri-D值获取测试数据对应的BPA；最后D-S合成BPA得到最终判断，通过分类准确率来判断BPA生成方法的有效性。实验通过在UCI数据集上的与其他方法的分类准确率对比验证了提出方法的有效性。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-12-13 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 特定目标情感分析的目的是从不同目标词语的角度来预测文本的情感，关键是为给定的目标分配适当的情感词。当句子中出现多个情感词描述多个目标情感的情况时，可能会导致情感词和目标之间的不匹配。由此提出了一个CRT机制混合神经网络来用于特定目标情感分析，模型使用CNN层从经过BiLSTM变换后的单词表示中提取特征，通过CRT组件生成单词的特定目标表示并保存来自BiLSTM层的原始上下文信息。在三种公开数据集上进行了实验，实验结果表明，该模型在特定目标情感分析任务中较之前的情感分析模型在准确率和稳定性上有着明显的提升，证明CRT机制能很好地整合CNN和LSTM的优势，这对于特定目标情感分析任务具有重要的意义。
点击量
点击量
下载量
评论
