在《文本情感分类:传统模型(1)》一文中,简单介绍了进行文本情感分类的传统思路。 传统的思路简单易懂,而且稳定性也比较强,然而存在着两个难以克服的局限性:一、精度问题,传统思路差强人意,当然一般的应用已经足够了,但是要进一步提高精度,却缺乏比较好的方法;二、背景知识问题,传统思路需要 ...
论文原文:Deep Learning for Sentiment Analysis: A Survey 原文地址:https: arxiv.org ftp arxiv papers . .pdf 文档级情感分类: 主要方法如下图所示: 语句级情感分类 Socher et al semi supervised Recursive Autoencoders Network RAE 得到了一个降维句子向 ...
2018-11-14 16:09 0 1020 推荐指数:
在《文本情感分类:传统模型(1)》一文中,简单介绍了进行文本情感分类的传统思路。 传统的思路简单易懂,而且稳定性也比较强,然而存在着两个难以克服的局限性:一、精度问题,传统思路差强人意,当然一般的应用已经足够了,但是要进一步提高精度,却缺乏比较好的方法;二、背景知识问题,传统思路需要 ...
为了记录在竞赛中入门深度学习的过程,我开了一个新系列【从传统方法到深度学习】。 1. 问题 Kaggle竞赛Bag of Words Meets Bags of Popcorn是电影评论(review)的情感分析,可以视作为短文本的二分类问题(正向、负向)。标注数据集长这样: 评价指标 ...
二分类问题可能是应用最广泛的机器学习问题。今天我们将学习根据电影评论的文字内容将其划分为正面或负面。 一、数据集来源 我们使用的是IMDB数据集,它包含来自互联网电影数据库(IMDB)的50000条严重两极分化的评论。为了避免模型过拟合只记住训练数据,我们将数据集分为用于训练的25000条评论 ...
This document summarizes some potentially useful papers and code repositories on Sentiment analysis ...
深度学习之数据处理方法综述 一、数据对人工智能的重要性 在实现以深度学习为主的人工智能任务的过程中,有三大基本要素是缺一不可的,那就是算力、算法、数据(点击查看:实现人工智能的三要素)。 其中算力的大小和硬件直接相关,比如GPU、DPU、NPU、TPU等等(点击查看:CPU ...
”、“愤怒”、“惊讶”四元情感分类,对商品评论进行1星~5星五元情感分类等。 2.主流的情感分类方法 ...
Deep Learning的常用模型或者方法 1、AutoEncoder自动编码器 Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点,人工神经网络(ANN)本身就是具有层次结构的系统,如果给定一个神经网络,我们假设其输出与输入是相同的,然后训练调整其参数 ...
论文笔记:Deep Learning [nature review by Lecun, Bengio, & Hinton] 如今,机器学习的技术在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。从搜索引擎到推荐系统,从图像识别到语音识别。而这些应用都开始逐渐使用一类叫做深度学习(Deep ...