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题名基于限制玻尔兹曼机的无极性标注情感分类研究
被引量:2
- 1
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作者
秦胜君
卢志平
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机构
广西科技大学管理学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2013年第35期10703-10707,共5页
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基金
欠发达地区工业化与信息化融合及其系统动力机制研究(11FJL007)资助
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文摘
已有的网络评论情感分类算法都需要手工标注词汇情感倾向,然而网络评论具有表达形式自由、模式多变、词汇更新速度快等特点,手工标注的方式适应能力较低。为解决上述问题,结合限制玻尔兹曼机和相似差异向量运算,通过降低向量相似度,强调其差异性的方式,提出基于限制玻尔兹曼机的无词汇标注情感分类算法。实验表明,该算法虽褒义精确度稍低于支持向量机,但是在贬义精确度上优于支持向量机,并且不需要进行词汇情感倾向标注,降低了算法的复杂度,提高了泛化能力。
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关键词
限制玻尔兹曼机
情感分类
网络评论
深度学习
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Keywords
restricted boltzmann machines sentiment classification web review deep learning
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分类号
TP391.3
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于特征选择和深度信念网络的文本情感分类算法
被引量:5
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作者
向进勇
杨文忠
吾守尔·斯拉木
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机构
新疆大学信息科学与工程学院
新疆多语种信息技术重点实验室(新疆大学)
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第7期1942-1947,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(U1603115,XJEDU2017T002,U1435215)~~
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文摘
由于人类语言的复杂性,文本情感分类算法大多都存在因为冗余而造成的词汇量过大的问题。深度信念网络(DBN)通过学习输入语料中的有用信息以及它的几个隐藏层来解决这个问题。然而对于大型应用程序来说,DBN是一个耗时且计算代价昂贵的算法。针对这个问题,提出了一种半监督的情感分类算法,即基于特征选择和深度信念网络的文本情感分类算法(FSDBN)。首先使用特征选择方法(文档频率(DF)、信息增益(IG)、卡方统计(CHI)、互信息(MI))过滤掉一些不相关的特征从而使词汇表的复杂性降低;然后将特征选择的结果输入到DBN中,使得DBN的学习阶段更加高效。将所提算法应用到中文以及维吾尔语中,实验结果表明在酒店评论数据集上,FSDBN在准确率方面比DBN提高了1.6%,在训练时间上比DBN缩短一半。
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关键词
深度信念网络
深度学习
特征选择
半监督的情感分类算法
受限波尔兹曼机
文本情感分类
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Keywords
deep Belief Network (DBN)
deep learning (DL)
Feature Selection (FS)
semi-supervised sentiment classification algorithm
restricted boltzmann Machine (RBM)
text sentiment classification
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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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