基于RAE+Dropout相结合的微博情感分析
Technology Intelligence Engineering（2017）
Abstract
文本情感分析是近年自然语言处理领域的研究热点之一,其中微博情感分析受到了学术界和企业界的广泛关注.微博情感分析是指对用户针对某一事件发表的言论进行正向、负向和中性情感的判定.本文在分析了标准RAE模型缺点的基础上,提出了一种基于RAE+Dropout的联合模型.该模型利用Dropout技术有效地预防过拟合问题的发生,同时也提高了模型训练速度.RAE+Dropout模型与RAE+词性选择模型、标准RAE模型以及SVM模型的对比实验结果表明:RAE+Dropout模型的准确率和F1值属于最优,比标准RAE模型的准确值和F1值高出0.82％和0.64％,尤其是在高维词语向量中RAE+Dropout模型的效果更加明显.
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