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電子發燒友網>電子資料下載>通信網絡>基于深度學習的自動識別評價對象方法

基于深度學習的自動識別評價對象方法

2021-06-10 | pdf | 0.96 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  在線評論文本具有口語化的特點,其評價詞缺少對應的評價對象,影響了細粒度情感分析的效果。為此,提出一種利用深度學習自動識別評價對象的方法。設計研究領域的文本序列標注規范,在對評論語料分詞后,進行評價詞與評價對象的命名實體標注,得到單詞序列、詞性序列和標注序列。將單詞序列、詞性序列轉為神經網絡語言模型的詞向量,并用循環神經網絡進行訓練,采用條件隨機場(CRF)輸出評價對象標簽,得到缺失的評價對象。實驗結果表明,與單一CRF模型相比, BIL STM+CRF模型和 BIRU+CRF模型的識別效果較好, BIRU+CRF模型的F1值最高可達0.84。

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