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题名改进枢轴特征选择的跨领域情感分类
被引量:3
- 1
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作者
梁俊葛
相艳
张周彬
熊馨
邵党国
马磊
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机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第11期3193-3198,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61462054、61732005、61672271、61741112)
云南省自然科学基金项目(2017FB098)
+2 种基金
国家博士后面上科学基金项目(2016M592894XB)
云南省科技厅基金项目(2015FB135)
云南省重大科技基金项目(2018ZF017)。
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文摘
对跨领域情感分类任务中因标签样本不足以及不同领域中特征分布差异大导致分类准确率低的问题进行研究,提出一种改进特征选择的跨领域情感分类模型(IPFS)。利用词形还原解决文本中构建词袋模型中的特征冗余的问题,通过卡方检验算法选择领域间具有相同表征的枢轴特征作为领域间共享的桥梁,结合神经网络模型,完成跨领域情感分类任务。实验结果表明,IPFS模型与现有的相关模型相比取得了更好的分类效果。
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关键词
跨领域情感分析
枢轴特征
卡方检验
词形还原
神经网络
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Keywords
cross domain sentiment analysis
pivot feature
chi-square test
lemmatization
neural network
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于集成一致性的多源跨领域情感分类模型
- 2
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作者
梁俊葛
线岩团
相艳
王红斌
陆婷
许莹
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机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
昆明理工大学云南省人工智能重点实验室
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2020年第5期858-866,共9页
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基金
国家重点研发计划(2018YFC0830105)资助项目
国家自然科学基金(6196602061741112)资助项目
+1 种基金
国家博士后面上科学基金(2016M592894XB)资助项目
云南省重大科技项目(2018ZF017)资助项目。
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文摘
现有的跨领域情感分类方法大多只利用了单个源域到目标域的迁移特征,没有充分考虑目标域实例与不同源域之间的联系。针对此问题,本文提出一种无监督的多源跨领域情感分类模型。首先利用单个源域到目标域的迁移特征训练基分类器,并对不同的基分类器加权;然后将不同基分类器对目标域实例预测的集成一致性作为目标函数,优化该目标函数,得到不同基分类器的权重;最后利用加权后的基分类器得到目标域的情感分类结果。该模型在亚马逊产品评论数据集上和Skytrax数据集上进行了实验,并与6种基线模型进行了比较。实验结果表明,本文方法相比基线模型,在8个不同目标域的实验中分类性能均有明显提升。
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关键词
跨领域情感分类
集成
一致性
多源域
无监督
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Keywords
cross domain sentiment analysis
ensemble
consistency
multiple source
unsupervised
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分类号
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名利用位置增强注意力机制的属性级情感分类
被引量:1
- 3
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作者
张周彬
相艳
梁俊葛
杨嘉林
马磊
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机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
昆明理工大学资产经营有限公司
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2020年第4期619-627,共9页
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基金
国家自然科学基金Nos.61462054,61732005,61672271,61741112
云南省自然科学基金No.2017FB098
+2 种基金
国家博士后面上科学基金No.2016M592894XB
云南省科学技术厅项目No.2015FB135
云南省重大科技项目No.2018ZF017。
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文摘
属性级情感分类旨在准确识别评论中属性的情感极性。现有的基于长短时记忆网络(LSTM)的方法大多只利用了属性和上下文的语义信息,而忽视了属性与上下文相对位置信息。针对此问题,提出一种利用相对位置信息来增强注意力的LSTM网络模型,解决属性级情感分类问题。首先,对上下文的输入层加入位置向量,利用两个LSTM网络对上下文和属性分别进行独立语义编码;然后,对上下文的隐藏层再次拼接位置向量,并利用属性隐藏层向量参与上下文不同词注意力权重的计算;最后,利用上下文生成的有效表示进行情感分类。该模型在SemEval 2014 Task4 Restaurant和Laptop两个不同领域数据集上进行了实验,在三分类实验中,准确率分别达到79.7%和72.1%。在二分类实验中,准确率分别达到92.1%和88.3%。相比多个基线模型,在准确率上都有一定的提升。
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关键词
属性
情感分类
注意力机制
长短时记忆网络(LSTM)
位置信息
-
Keywords
aspect
sentiment classification
attention mechanism
long short term memory(LSTM)network
position information
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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