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基于联合特征与Bi-LSTM模型的英汉双语文本情绪预测
被引量:
4
1
作者
张真练
刘茂福
胡慧君
《武汉大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期269-275,共7页
英汉双语文本中的情绪可以通过英语和汉语的单语或者双语形式来表达。然而,以往的研究主要集中在单语文本的情绪分析,只有少数研究侧重于英汉双语文本。为提高英汉双语文本情绪预测效果,本文结合情绪词典方法与深度学习方法,使用联合特...
英汉双语文本中的情绪可以通过英语和汉语的单语或者双语形式来表达。然而,以往的研究主要集中在单语文本的情绪分析,只有少数研究侧重于英汉双语文本。为提高英汉双语文本情绪预测效果,本文结合情绪词典方法与深度学习方法,使用联合特征与Bi-LSTM模型来对英汉双语文本进行情绪预测。首先基于情绪词典抽取出双语文本中包含的情绪词特征,然后联合情绪词特征与双语文本特征输入至Bi-LSTM模型进行特征学习,最后将学习到的深度语义特征输入到分类器中进行情绪预测。实验结果表明,该方法对英汉双语文本的情绪预测有良好的效果。
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关键词
双
向长短时记忆网络
英汉
双
语文本
双语种情绪预测
原文传递
题名
基于联合特征与Bi-LSTM模型的英汉双语文本情绪预测
被引量:
4
1
作者
张真练
刘茂福
胡慧君
机构
武汉科技大学计算机科学与技术学院
智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室
出处
《武汉大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期269-275,共7页
基金
国家社科基金重大研究计划(11&ZD189)
湖北省教育厅人文社会科学基金项目(17Y018)
文摘
英汉双语文本中的情绪可以通过英语和汉语的单语或者双语形式来表达。然而,以往的研究主要集中在单语文本的情绪分析,只有少数研究侧重于英汉双语文本。为提高英汉双语文本情绪预测效果,本文结合情绪词典方法与深度学习方法,使用联合特征与Bi-LSTM模型来对英汉双语文本进行情绪预测。首先基于情绪词典抽取出双语文本中包含的情绪词特征,然后联合情绪词特征与双语文本特征输入至Bi-LSTM模型进行特征学习,最后将学习到的深度语义特征输入到分类器中进行情绪预测。实验结果表明,该方法对英汉双语文本的情绪预测有良好的效果。
关键词
双
向长短时记忆网络
英汉
双
语文本
双语种情绪预测
Keywords
bi-directional long short-term memory
English-Chinese bilingual text
bilingual emotion prediction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于联合特征与Bi-LSTM模型的英汉双语文本情绪预测
张真练
刘茂福
胡慧君
《武汉大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019
4
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