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基于BLSTM的维吾尔语文本情感分析
被引量：
16
1
作者
王树恒
吐尔根.依布拉音
+2 位作者
卡哈尔江.阿比的热西提
艾山.吾买尔
古丽尼格尔.阿不都外力
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第10期2879-2886,共8页
针对传统情感分类方法未考虑文本间的深层语义关系,过于依赖背景知识并且忽略文本间情感极性的弊端,结合维吾尔语语言特征以及词语间的情感特征,探索基于word embedding和BI-LSTM的维吾尔语文本情感分析方法。结合词语间的情感特征,利用...
针对传统情感分类方法未考虑文本间的深层语义关系,过于依赖背景知识并且忽略文本间情感极性的弊端,结合维吾尔语语言特征以及词语间的情感特征,探索基于word embedding和BI-LSTM的维吾尔语文本情感分析方法。结合词语间的情感特征,利用word embedding构建词向量,获取文本的情感及语义表示;通过训练双向LSTM深度学习模型,实现维吾尔语情感分类。同等条件下,与RNN、CNN、SVM等方法进行对比,对比结果表明,该方法可以有效提高维吾尔语文本情感分类的准确率。
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关键词
情感分析
词嵌入
双向长短时记忆神经网络
深度学习
维吾尔语
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题名
基于BLSTM的维吾尔语文本情感分析
被引量：
16
1
作者
王树恒
吐尔根.依布拉音
卡哈尔江.阿比的热西提
艾山.吾买尔
古丽尼格尔.阿不都外力
机构
新疆大学软件学院
新疆大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第10期2879-2886,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61331011
61262060
+2 种基金
61463048
61462083)
国家973重点基础研究发展计划基金项目(2014cb340506)
文摘
针对传统情感分类方法未考虑文本间的深层语义关系,过于依赖背景知识并且忽略文本间情感极性的弊端,结合维吾尔语语言特征以及词语间的情感特征,探索基于word embedding和BI-LSTM的维吾尔语文本情感分析方法。结合词语间的情感特征,利用word embedding构建词向量,获取文本的情感及语义表示;通过训练双向LSTM深度学习模型,实现维吾尔语情感分类。同等条件下,与RNN、CNN、SVM等方法进行对比,对比结果表明,该方法可以有效提高维吾尔语文本情感分类的准确率。
关键词
情感分析
词嵌入
双向长短时记忆神经网络
深度学习
维吾尔语
Keywords
sentiment analysis
word embedding
Bi-L STM
deep learning
Uyg h u r
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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1
基于BLSTM的维吾尔语文本情感分析
王树恒
吐尔根.依布拉音
卡哈尔江.阿比的热西提
艾山.吾买尔
古丽尼格尔.阿不都外力
《计算机工程与设计》
北大核心
2017
16
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