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中文微影评文本情感倾向性识别技术研究的中期报告.docx

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上传人:niuwk 2024/3/28 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【中文微影评文本情感倾向性识别技术研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【1】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【中文微影评文本情感倾向性识别技术研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。中文微影评文本情感倾向性识别技术研究的中期报告本研究旨在探究中文微影评文本情感倾向性的识别技术,包括情感分类和极性判断。本中期报告主要介绍研究方法和实验结果。,包括朴素贝叶斯(NaiveBayes)、最大熵(MaximumEntropy)、支持向量机(SupportVectorMachine)和卷积神经网络(work)。其中,朴素贝叶斯、最大熵和支持向量机是传统的文本分类算法,卷积神经网络是一种深度学****算法。,该语料库包含了4,000条微影评,其中2,000条为正面评价,2,000条为负面评价。在朴素贝叶斯、最大熵、支持向量机三种传统算法中,最大熵的效果最好,%,%。在卷积神经网络中,使用了不同的卷积核和池化层,%的模型,优于传统算法。同时,本研究还使用了一种基于深度学****的情感分析技术——BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers),%,表现最好。,实验结果表明深度学****算法在该任务中表现优异。BERT模型在情感分类中的表现最好,可以作为该任务的优选算法。同时,随着数据量的增加和算法的不断优化,中文微影评文本情感倾向性识别技术在实际应用中将具有重要价值。