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基于高斯混合多层自编码器的情感漂移检测模型
1
作者
张文跃
李旸
+1 位作者
王素格
廖健
《软件学报》
北大核心
2025年第5期2064-2078,共15页
社交网络情感数据最为显著的特征是其动态性.针对群体文本情感漂移分析任务,提出一种高斯混合多层自编码器(GHVAE)用于情感漂移检测.GHVAE将高斯混合分布作为潜在分布的假设先验,对应潜在分布的多中心性质从而提高模型性能.此外,还对原...
社交网络情感数据最为显著的特征是其动态性.针对群体文本情感漂移分析任务,提出一种高斯混合多层自编码器(GHVAE)用于情感漂移检测.GHVAE将高斯混合分布作为潜在分布的假设先验,对应潜在分布的多中心性质从而提高模型性能.此外,还对原始HVAE模型内建的漂移度量算法进行改进,改善了高漂移值之间过于接近导致分类性能下降的问题.采用多项对照实验和消融实验用于验证GHVAE的性能,实验结果显示新模型的创新点为其漂移检测表现带来了提升.
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关键词
情感漂移
层次变分自编码器
情感元
分
布
漂移度量
高斯混合
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职称材料
题名
基于高斯混合多层自编码器的情感漂移检测模型
1
作者
张文跃
李旸
王素格
廖健
机构
山西财经大学信息学院
山西财经大学金融学院
山西大学计算机与信息技术学院
出处
《软件学报》
北大核心
2025年第5期2064-2078,共15页
基金
国家自然科学基金(62376143,62106130)
山西省基础研究计划青年科学研究项目(202203021212495,20210302124084)
+2 种基金
山西省高等学校科技创新项目(2021L283,2021L284)
山西省基础研究计划(202303021211021)
CCF-智谱AI大模型基金(CCFZhipu202310)。
文摘
社交网络情感数据最为显著的特征是其动态性.针对群体文本情感漂移分析任务,提出一种高斯混合多层自编码器(GHVAE)用于情感漂移检测.GHVAE将高斯混合分布作为潜在分布的假设先验,对应潜在分布的多中心性质从而提高模型性能.此外,还对原始HVAE模型内建的漂移度量算法进行改进,改善了高漂移值之间过于接近导致分类性能下降的问题.采用多项对照实验和消融实验用于验证GHVAE的性能,实验结果显示新模型的创新点为其漂移检测表现带来了提升.
关键词
情感漂移
层次变分自编码器
情感元
分
布
漂移度量
高斯混合
Keywords
sentiment drift
hierarchical variational auto-encoder(HVAE)
sentiment meta-distribution
drift measure
Gaussian mixture
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高斯混合多层自编码器的情感漂移检测模型
张文跃
李旸
王素格
廖健
《软件学报》
北大核心
2025
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