在《文本情感分類:傳統模型(1)》一文中,簡單介紹了進行文本情感分類的傳統思路。 傳統的思路簡單易懂,而且穩定性也比較強,然而存在着兩個難以克服的局限性:一、精度問題,傳統思路差強人意,當然一般的應用已經足夠了,但是要進一步提高精度,卻缺乏比較好的方法;二、背景知識問題,傳統思路需要 ...
論文原文:Deep Learning for Sentiment Analysis: A Survey 原文地址:https: arxiv.org ftp arxiv papers . .pdf 文檔級情感分類: 主要方法如下圖所示: 語句級情感分類 Socher et al semi supervised Recursive Autoencoders Network RAE 得到了一個降維句子向 ...
2018-11-14 16:09 0 1020 推薦指數:
在《文本情感分類:傳統模型(1)》一文中,簡單介紹了進行文本情感分類的傳統思路。 傳統的思路簡單易懂,而且穩定性也比較強,然而存在着兩個難以克服的局限性:一、精度問題,傳統思路差強人意,當然一般的應用已經足夠了,但是要進一步提高精度,卻缺乏比較好的方法;二、背景知識問題,傳統思路需要 ...
為了記錄在競賽中入門深度學習的過程,我開了一個新系列【從傳統方法到深度學習】。 1. 問題 Kaggle競賽Bag of Words Meets Bags of Popcorn是電影評論(review)的情感分析,可以視作為短文本的二分類問題(正向、負向)。標注數據集長這樣: 評價指標 ...
二分類問題可能是應用最廣泛的機器學習問題。今天我們將學習根據電影評論的文字內容將其划分為正面或負面。 一、數據集來源 我們使用的是IMDB數據集,它包含來自互聯網電影數據庫(IMDB)的50000條嚴重兩極分化的評論。為了避免模型過擬合只記住訓練數據,我們將數據集分為用於訓練的25000條評論 ...
This document summarizes some potentially useful papers and code repositories on Sentiment analysis ...
深度學習之數據處理方法綜述 一、數據對人工智能的重要性 在實現以深度學習為主的人工智能任務的過程中,有三大基本要素是缺一不可的,那就是算力、算法、數據(點擊查看:實現人工智能的三要素)。 其中算力的大小和硬件直接相關,比如GPU、DPU、NPU、TPU等等(點擊查看:CPU ...
”、“憤怒”、“驚訝”四元情感分類,對商品評論進行1星~5星五元情感分類等。 2.主流的情感分類方法 ...
Deep Learning的常用模型或者方法 1、AutoEncoder自動編碼器 Deep Learning最簡單的一種方法是利用人工神經網絡的特點,人工神經網絡(ANN)本身就是具有層次結構的系統,如果給定一個神經網絡,我們假設其輸出與輸入是相同的,然后訓練調整其參數 ...
論文筆記:Deep Learning [nature review by Lecun, Bengio, & Hinton] 如今,機器學習的技術在我們的生活中扮演着越來越重要的角色。從搜索引擎到推薦系統,從圖像識別到語音識別。而這些應用都開始逐漸使用一類叫做深度學習(Deep ...