本文選題：情感分析 + 深度學(xué)習(xí)��； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年03期

【摘要】：在當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)邁入Web 2.0時(shí)代,多樣的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)呈現(xiàn)出巨量而豐富的文本情感信息,因此挖掘網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)文本信息并作情感傾向判斷對(duì)人機(jī)交互與人工智能具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。傳統(tǒng)的解決文本情感分析問(wèn)題的方法主要是淺層學(xué)習(xí)算法,利用回歸、分類(lèi)等方案實(shí)現(xiàn)特征的提取及分類(lèi)。以這類(lèi)方法為起點(diǎn),探索采用深度學(xué)習(xí)的方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)文本進(jìn)行細(xì)粒度的情感分析,以期達(dá)到即時(shí)獲取依附于網(wǎng)絡(luò)世界的社會(huì)人的情感,甚至是讓機(jī)器達(dá)到對(duì)人類(lèi)情感表達(dá)的深度理解。對(duì)于深度學(xué)習(xí)的具體實(shí)現(xiàn),采用的是降噪自編碼器來(lái)對(duì)文本進(jìn)行無(wú)標(biāo)記特征學(xué)習(xí)并進(jìn)行情感分類(lèi),利用實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練獲得最佳的參數(shù)設(shè)置,并通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析和評(píng)估論證深度學(xué)習(xí)對(duì)于情感信息的強(qiáng)大解析能力。
[Abstract]:As the Internet enters the Web 2.0 era, a variety of social networking platforms present a huge amount of text emotional information. Therefore, it is of great practical significance for human-computer interaction and artificial intelligence to mine network data text information and make emotional tendency judgment. The traditional method to solve the problem of text affective analysis is the shallow learning algorithm, which uses regression, classification and other schemes to achieve feature extraction and classification. Using such methods as a starting point to explore the use of in-depth learning methods for fine-grained emotional analysis of online texts, with a view to achieving instant access to the emotions of the social people attached to the online world, Even to give the machine a deep understanding of human emotional expression. For the realization of the deep learning, the noise reduction self-encoder is used to learn the unmarked feature of the text and to classify the emotion, and the best parameter setting is obtained by the experiment training. Through the analysis and evaluation of the experimental results, the powerful ability of deep learning to analyze emotional information is demonstrated.
【作者單位】： 南京工業(yè)大學(xué)電氣工程與控制科學(xué)學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.1

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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5 杜p，

本文編號(hào)：1921867