【摘 要】
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如何使机器人能够像普通人一样识别情感,有针对性地与人聊天是目前人工智能领域研究的核心问题。将情感识别任务看成一个分类问题,构建了两种分类模型,一是基于PCA-SVM的情感
【机 构】
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广东石油化工学院计算机与电子信息学院
【基金项目】
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广东省自然科学基金项目(2016A030307049,2018A030307032);大学生创新创业训练与培育项目(201711656063,201711656012,2017py A026,201611656002,2016py A033,201611656029);广东省高等院校学科与专业建设专项资金项目(2016KTSCX090)
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如何使机器人能够像普通人一样识别情感,有针对性地与人聊天是目前人工智能领域研究的核心问题。将情感识别任务看成一个分类问题,构建了两种分类模型,一是基于PCA-SVM的情感倾向性分类模型,有效地提取主要特征,从而转换到一个低维空间去处理数据,有利于提高分类效率和质量;二是基于LSTM的情感倾向性分类模型,利用Word2vec进行特征选择与组合,送入长短记忆神经网络（LSTM）进行特征表示学习,输出分类结果。实验表明,针对中小规模的评论语料数据,LSTM模型比SVM模型的分类效果更好。
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