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问答系统是自然语言处理领域一个非常热门的研究方向,问题分类是问答系统非常重要的环节。传统问题分类需要人工制定特征提取策略并不断优化特征规则,该方法准确率不高且费时费力。传统卷积神经网络模型先通过卷积核提取能表示问句特征的向量,再经过max-pooling后得到一个特征值,并未考虑句子的结构信息,在训练时容易发生过拟合。针对上述问题,采用分段池化操作,引入句子结构信息,在不同分段上提取句子的主要特征并加入Dropout算法,提高模型的泛化能力,防止模型过拟合。实验结果表明,该方法能提高模型准确率,在TREC 6分类问题数据集上准确率高达89.2%,在银行57分类数据集上准确率也达到了64.5%。 相似文献
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文本情感分析通过提取文本特征,根据文本中的情感倾向进行分类.研究表明,递归神经网络和卷积神经网络模型具有良好的性能.为提高文本情感分类性能,提出一种融合注意力和比较增强学习机制的混合网络情感分析模型,用比较增强学习机制进行分类来替代大量的复杂计算.该模型通过嵌入层向量化后,分别用CNN和双向门控循环单元提取不同特点的文... 相似文献
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目的:针对传统长短时记忆神经网络参数量较多、训练时间过长、在并行处理上存在劣势等不足,提出一种结合多头注意力机制与双向门控循环单元的微博文本情感预测模型。方法:对文本进行预处理,加入位置信息进行词向量化,采用双向门控循环单元提取文本特征,引入注意力机制关注文本序列中的重要信息构建微博文本情感预测模型。结果:本研究提出的模型与传统模型相比,训练时间较短,预测精度更高。结论:融合多头注意力机制和双向门控循环单元的情感预测模型能有效提取文本特征,提高模型预测精度。 相似文献
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根据依存句法,分析出句子中词语间的依存关系,找出词语级情感影响因子-副词、否定词,并建立情感元素模型,计算情感元素模型分值。对微博中每句话的情感进行分类,根据粒度分别求和,将最大值所对应的细粒度作为句子的情感的策略,对整条微博则采用句子得分最大的前两句所对应的细粒度作为微博的主副情感策略。在第三届自然语言处理与中文计算会议(NLP&CC2014) 的微博情绪判别及分类的评测任务中,应用该方法取得了较好效果。 相似文献
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传统句子相似度算法没有全面考虑句子结构与语义特征,影响相似度计算准确性,对此提出一种基于句法块向量的句子相似度计算方法。该方法综合考虑句子的语义信息与结构信息,首先构建两句子的语义依存关系树,然后进行一些被动转换等操作,最后根据词向量构建各个句法块向量并通过余弦值计算句子相似度。在常规句子对中进行测试实验,结果表明,综合句子结构与语义信息可提高相似度计算准确性。一般句子相似度计算正确率达到92%,比传统方法提高8%~10%。 相似文献
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针对静态词向量方法不能很好地解决一词多义,长短时记忆网络参数量较多、训练时间过长等不足,提出将ALBERT预训练模型、双向门控循环单元、多头注意力机制融合在一起,构建了一个微博文本情感预测模型.首先,通过ALBERT模型获取文本动态词向量;然后采用双向门控循环单元提取文本特征;接着引入多层注意力机制捕获文本序列中的重要信息;最后,通过Softmax进行情感分类.实验结果表明：所提出的模型与传统模型相比,能有效提取文本的特征,与静态词向量相比,模型准确率提升1.76%,与长短时记忆网络相比,参数数量下降25%,训练效率提升20%,有较好的实用价值. 相似文献
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深度神经网络模型通常使用注意力机制或融合卷积神经网络来提取特征,但由于注意力机制抓取的特征过于单一,存在提取特征不完善的问题。 将循环机制引入卷积神经网络中,构建了具有双循环结构的网络模型(DRCNN),从而改善模型的特征提取能力,将其与双向长短期记忆网络结合,提出一种带有注意力机制、特征提取能力更强的混合模型(BiLSTM-DRCNN)并应用于情感分类任务中。通过情感分类的实验分析表明,BiLSTM-DRCNN 神经网络模型具有比较好的性能,与融合卷积神经网络(CNN)和双循环长短期记忆神经网络(BiLSTM)模型相比,综合评价指标提高2%以上;与BiLSTM-CNN、Fusion Model 模型相比,综合评价指标提高了近1%,且收敛速度更快。 相似文献
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情感分析可以帮助商家了解客户喜好从而生产出满意度更高的商品,也可以监督网上舆论等。为此,基于传统机器学习方法,加入深度学习模块,对在线评论进行情感分析与对比。在词向量训练模块中引入Word2vec模型,用高维向量表示词语、句子,既可防止过度拟合问题,又可减少训练参数个数,提高训练效率。将得到的句向量作为输入代入机器学习模型（MLP、SVM、朴素贝叶斯等）与深度学习模型（CNN、LSTM、BILSTM等）,比较实验结果,提出优化方向。结果表明,基于深度学习的情感分析模型准确率明显高于单一机器学习模型,但是深度学习需要大量语料,对实验机器要求也较高,很难完全展现其魅力。 相似文献
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近年来,电子商务发展迅速,对电商商品评论进行情感分析可为消费者购物、商家调整销售策略与电商平台个性化推荐提供重要参考意见,因此提出双通道卷积记忆神经网络文本情感分析模型。首先,通过词向量与由特征词典构造的扩展特征矩阵两个不同的通道进行卷积运算,再利用卷积神经网络提取文本局部最优信息,最后利用长短期记忆神经网络学习长距离的上下文情感,完成文本情感分析任务。实验结果表明,与多种文本情感分析方法相比,双通道卷积记忆神经网络文本分析算法具有较高的精度,达到95%,且考虑了文本语义信息与文本情感信息,可获得更好的文本表示,同时兼顾文本局部特征与上下文信息的学习,可有效提高文本情感分析准确率。 相似文献
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情感分析在业界被广泛应用于产品分析、商品推荐等方面,具有很高的商业价值。目前常用的研究方法主要基于机器学习算法和基于词典的方法,该类方法通常需依赖复杂的人工规则和特征工程。针对传统情感分类方法需要人工干预的问题,总结目前已有可用于情感分析的深度学习方法,提出将卷积神经网络（CNN）和双向长短时记忆网络（BLSTM）进行组合,并将融合后的特征添加至注意力机制,设计出CBLSTM-Attention模型。实验表明,该模型在中文数据集上准确率达0.965 0,在NLPCC英文数据集上准确率达0.942 2,证明该方法不仅可提高文本情感倾向性分析的准确率,而且可有效解决人工干预问题。 相似文献
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为确定歌词隐含的情感主题对音乐分类的作用,在传统主题模型中融入情感、语义元素,定义基于情感主题的音乐分类标准并进行音乐分类。结合文本情感词典、Word2vec词向量空间,将主题模型的基础主题进一步归类为情感主题,并通过爬取网易云音乐歌曲信息进行模型训练及测试。实验证明,该模型具有较好的分类效果,对音乐情感分类平均准确率达到80%。 相似文献
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随着互联网的迅猛发展,网上健康信息以几何速度增长,其中大量虚假健康信息给人们的生活带来了很大影响,但目前对虚假健康信息文本识别的研究非常缺乏,以往研究主要集中在识别微博上的谣言、伪造商品评论、垃圾邮件及虚假新闻等方面。鉴于此,采用基于词向量的深度神经网络模型和基于双向编码的语言表征模型,对互联网上流传广泛的健康信息文本进行自动分类,识别其中的虚假健康信息。实验中,深度网络模型比传统机器学习模型性能提高10%,融合Word2vec的深度神经网络模型比单独的CNN或Att-BiLSTM模型在分类性能上提高近7%。BERT模型表现最好,准确率高达88.1%。实验结果表明,深度学习可以有效识别虚假健康信息,并且通过大规模语料预训练获得的语言表征模型比基于词向量的深度神经网络模型性能更好。 相似文献
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随着物联网技术和5G技术的发展,各类智能设备收集的时序数据规模急剧增长,为了利用深度学习技术对大规模时序数据进行预测,提出一种基于深度神经网络的时序预测模型。该模型首先利用时域卷积神经网络层对时序数据进行预处理,然后利用双向GRU神经网络层提取时序数据的前向特征和后向特征,最后对时序数据进行预测。在真实数据集上的实验结果表明,该模型相比传统长短期记忆网络模型,预测准确度提高了近70%,预测速度提高了近10%,可更好地满足对大规模时序数据的预测需求。 相似文献
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李旭 《五邑大学学报(社会科学版)》2004,6(2):24-28
“以健笔写柔情”是周邦彦长调词美学风格和特征最精到的概括。它具体体现为：情感本身力度的展现；表现气势和力量的艺术方法的运用；与曲调声情相配合的顿挫激越的语言结构。 相似文献