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方面级情感分析广泛应用于商品评价、餐饮、电商决策等,该任务的一个核心点是方面词提取.目前常用方法是用观点词来辅助提取方面词对文本进行序列标注,或使用跨度标记法预测方面词开始与结束的位置.这些方法没有考虑到观点词提取、情感极性分类对方面词提取的影响.针对这个问题提出一种用于方面提取的多元关系协作学习模型,利用观点词提取、方面词提取、情感极性分类间的关系建模,在关系中实现多任务的协作学习与联合训练.在REST14、REST15和LAP14三个数据集上进行的实验结果表明,提出的方法优于目前的最新方法. 相似文献
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为了提升传统预应力二次张拉拐点识别方法的精度,提出了预应力二次张拉的数学模型,总结出了预应力二次张拉拐点识别的定义,同时将遗传算法引入预应力二次张拉拐点识别中,分别在种群的初始化、适应度计算、交叉、变异和选择这几个阶段运用遗传算法进行收敛搜索.将该算法运用在预应力二次张拉拐点识别中,测试结果表明,该算法的运用有效地提高了对拐点识别的精度. 相似文献
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针对How Net语义词典对词项收录数量的有限性在一定程度上制约文本相似度运算准确性的问题,提出一种词项语义维度映射的方法。从词项词性的角度出发,按词性对短文本中词项进行切分,按词性特征对短文本之间进行词项归并,构建词性向量,依据词频和 How Net语义词典,词项完成词性向量中权值映射,将短文本之间相似度运算转换为词性向量之间相似度运算。将该算法运用于信箱测试数据集,实验结果表明,该算法提高了文本相似度运算的准确率和相似度平均值。 相似文献
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