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一种融合主题模型的短文本情感分类方法

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Method of Emotional Classification in Short Texts Combined with LDA Models
作者:
吴彦文(吴彦文);黄凯;王馨悦;林娴
作者机构:
华中师范大学 物理科学与技术学院,武汉,430079
华中师范大学 信息管理学院,武汉,430079
[吴彦文; 林娴; 王馨悦; 黄凯] 华中师范大学
语种:
中文
关键词:
模型融合;短文本分类;长短时记忆网络;隐狄利克雷模型
关键词(英文):
model integration;short text classification;long short-term memory;latent dirichlet allocation
期刊:
小型微型计算机系统
ISSN:
1000-1220
年:
2019
卷:
40
期:
10
页码:
2082-2086
基金类别:
国家体育总局科教司研究项目(2017A03省部级)资助;
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
物理科学与技术学院
信息管理学院
摘要:
构建基于LDA主题模型和LSTM模型构建分类模型,以解决短文本情感分类问题.通过词嵌入法并融合LDA主题模型来扩展评论信息的特征表示方法以解决短文本数据稀疏,特征不明显等问题;引入LSTM构建分类模型,该模型可以记忆长程信息,通过不断学习文本上下文信息来更好地学习文本的特征信息.在评价文本数据集上作对比实验,相较于已有的模型,本文提出的情感分类模型在准确率、召回率、F1值等多个指标上具有更好的表现.
摘要(英文):
LDA thematic model and LSTM model were constructed to solve the problem of emotional classification of short text. The feature representation method of comment information is extended by word embedding method and LDA model to solve the problems of sparse and inconspicuous features in the short text. We use LSTM to build a classification model,which can memorize long-term in-formation and better learn text characteristics by constantly learning text context information. A comparative experiment was conducted on the evaluation dataset. Compared with the traditional classification model,the emoti...

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