分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对传统机器学习的情感分类方法存在长距离依赖问题，深度学习存在忽略情感词库的弊端，提出了一种基于注意力机制与双向长短记忆网络和卷积神经网络模型相结合的维吾尔文情感分类方法。将多特征拼接向量作为双向长短记忆网络的输入捕获文本上下文信息，使用注意力机制和卷积网络获取文本隐藏情感特征信息，有效增强了对文本情感语义的捕获能力。实验结果表明，该方法在二分类和五分类情感数据集上的F1值相比于机器学习方法分别提高了5.59%，7.73%。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 由于目前缺乏维吾尔文情感分类特征表示方面的系统性研究，以传统n-gram特征为基础，按不同规模从维吾尔文情感标注语料库中提取了新特征及其组合特征，基于支持向量机（SVM）分类器对维吾尔文情感语料库进行了正负情感分类。实验结果表明，所提取的基本特征中unigram特征的分类效率最佳；unigram特征与词组特征的组合可以进一步提高分类效率，其最佳分类效果比unigram特征的分类效果提高了1.78%。首次在统一标注数据集上对不同特征的分类性能进行了综合评价，研究成果可以为今后的维吾尔文情感分类研究提供指导。
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