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国家自然科学基金(61370165)

作品数：1 被引量：13H指数：1
相关作者：桂林徐睿峰更多>>
相关机构：哈尔滨工业大学腾讯科技(深圳)有限公司更多>>
发文基金：深圳市基础研究计划项目国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇情感
  • 1篇情感分析
  • 1篇分析方法
  • 1篇高斯
  • 1篇高斯过程

机构

  • 1篇哈尔滨工业大...
  • 1篇腾讯科技(深...

作者

  • 1篇徐睿峰
  • 1篇桂林

传媒

  • 1篇中文信息学报

年份

  • 1篇2017
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于深度表示学习和高斯过程迁移学习的情感分析方法被引量：13
2017年
情感分析是自然语言处理领域的重要研究问题。现有方法往往难以克服样本偏置与领域依赖问题,严重制约了情感分析的发展和应用。为此,该文提出了一种基于深度表示学习和高斯过程知识迁移学习的情感分析方法。该方法首先利用深度神经网络获得文本样本的分布式表示,而后基于深度高斯过程,从辅助数据中迁移与测试集数据分布相符的高质量样例扩充训练数据集用于分类器训练,以此提高文本情感分类系统性能。在COAE2014文本情感分类数据集上进行的实验结果显示,该文提出的方法可以有效提高文本情感分类性能,同时可以有效缓解训练数据的样本偏置以及领域依赖问题的影响。
吴冬茵桂林陈钊徐睿峰
关键词：情感分析高斯过程
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