【摘 要】
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跨语言短文本情感分析作为自然语言处理领域的一项重要的任务,近年来备受关注.跨语言情感分析能够利用资源丰富的源语言标注数据对资源匮乏的目标语言数据进行情感分析,建立
【机 构】
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福建师范大学福建省光电传感应用工程技术研究中心,福建师范大学光电与信息工程学院,福建师范大学医学光电科学与技术教育部重点实验室,福建师范大学福建省光子技术重点实验室
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跨语言短文本情感分析作为自然语言处理领域的一项重要的任务,近年来备受关注.跨语言情感分析能够利用资源丰富的源语言标注数据对资源匮乏的目标语言数据进行情感分析,建立语言之间的联系是该任务的核心.与传统的机器翻译建立联系方法相比,迁移学习更胜一筹,而高质量的跨语言文本向量则会提升迁移效果.本文提出LAAE网络模型,该模型通过长短记忆网络(LSTM)和对抗式自编码器(AAE)获得含上下文情感信息的跨语言向量,然后利用双向GRU (Gated Recurrent Unite)进行后续情感分类任务.其中,分类器首先
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