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[期刊论文] 作者：张周彬,邵党国,马磊,杨嘉林,相艳,,
来源：计算机应用与软件 年份：2020
针对现有的模型忽视属性与上下文的相互作用,使得属性级情感分类性能受限的问题,提出一种循环互作用注意力的属性级情感分类模型。对上下文和属性分别利用单向GRU(Gated Recurrent Unit)网络进行语义编码;利用上下文和属性互作用注意力生成新的属性表示,再用该......
[期刊论文] 作者：张周彬,相艳,梁俊葛,杨嘉林,马磊,
来源：计算机科学与探索 年份：2020
属性级情感分类旨在准确识别评论中属性的情感极性。现有的基于长短时记忆网络(LSTM)的方法大多只利用了属性和上下文的语义信息,而忽视了属性与上下文相对位置信息。针对此...
[期刊论文] 作者：梁俊葛,相艳,张周彬,熊馨,邵党国,马磊,
来源：计算机工程与设计 年份：2020
对跨领域情感分类任务中因标签样本不足以及不同领域中特征分布差异大导致分类准确率低的问题进行研究,提出一种改进特征选择的跨领域情感分类模型(IPFS)。利用词形还原解决...
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