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      基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)識(shí)別評(píng)價(jià)對(duì)象方法

      2021-06-10 | pdf | 0.96 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　在線評(píng)論文本具有口語(yǔ)化的特點(diǎn)，其評(píng)價(jià)詞缺少對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)對(duì)象，影響了細(xì)粒度情感分析的效果。為此，提出一種利用深度學(xué)習(xí)自動(dòng)識(shí)別評(píng)價(jià)對(duì)象的方法。設(shè)計(jì)研究領(lǐng)域的文本序列標(biāo)注規(guī)范，在對(duì)評(píng)論語(yǔ)料分詞后，進(jìn)行評(píng)價(jià)詞與評(píng)價(jià)對(duì)象的命名實(shí)體標(biāo)注，得到單詞序列、詞性序列和標(biāo)注序列。將單詞序列、詞性序列轉(zhuǎn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型的詞向量，并用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，采用條件隨機(jī)場(chǎng)（CRF）輸出評(píng)價(jià)對(duì)象標(biāo)簽，得到缺失的評(píng)價(jià)對(duì)象。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與單一CRF模型相比， BIL STM+CRF模型和 BIRU+CRF模型的識(shí)別效果較好， BIRU+CRF模型的F1值最高可達(dá)0.84。

      網(wǎng)絡(luò) 模型 深度學(xué)習(xí)
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