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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 31 毫秒
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数据表达方法和文本分类的效果密切相关。文本分类中常用的数据表达方法主要包括基于词典的共现频率方法、基于隐性语义空间(LSA/SVD)的方法、基于神经网络语言模型的方法。该文提出一种利用单词的统计特征创建文本分类中特征空间的表达方法。该方法利用单词的7种常见的统计特征,通过相关性分析选取相对独立的统计特征创建特征空间。该方法能够有效降低文本向量空间的维度,同时降低了语义空间内的计算复杂度。情感分类实验的结果表明,与现有的单词的数据表达方法相比,该方法能够显著提高分类算法的准确率和召回率。 相似文献
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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。 相似文献
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引入句法依存信息到原方面术语,提出一种新的方面术语表示方法,利用Glove词向量表示单词以及单词与单词之间的依存关系,构造出包含句法依存信息的依存关系邻接矩阵和依存关系表示矩阵,利用图卷积神经网络和多头注意力机制将句法依存信息融入到方面术语中,使得方面术语表达与上下文结构高度相关。将改进后的方面词术语表示替换到现有模型后,模型泛化能力得到有效提升。对比试验和分析结果表明:该方法具有有效性和泛化性。 相似文献
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何军 《电脑编程技巧与维护》2021,(5):128-129,138
介绍了人工智能处理二分类问题的一般流程,详细阐述数据预处理、模型构建的技术处理方法,并对比xgboost、LM神经网络、随机森林、cart决策树、逻辑回归算法的应用效果,对智能风控具有一定的借鉴意义. 相似文献