【摘 要】
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情感倾向性分类是自然语言处理领域中的热门话题,它的一个重要应用是挖掘线上评论中的重要信息,掌握网络舆论走向,因此本文提出一种基于GDBN网络的文本情感倾向性分类算法.该
【机 构】
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福建师范大学光电与信息工程学院,福建师范大学医学光电科学与技术教育部重点实验室福建省光子技术重点实验室,福建师范大学福建省先进光电传感与智能信息应用工程技术研究中心
【基金项目】
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省科技厅区域科技重大项目(2015H4007),中央引导地方科技发展专项(2017L3009).
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情感倾向性分类是自然语言处理领域中的热门话题,它的一个重要应用是挖掘线上评论中的重要信息,掌握网络舆论走向,因此本文提出一种基于GDBN网络的文本情感倾向性分类算法.该算法通过引入遗传算法来改进深度置信网络模型中的隐层,使模型自行对隐单元个数寻优,取得当前模型的适宜值,并以此模型进行深层建模与特征提取.最后通过反向传播网络对提取到的特征进行情感倾向性分类.在多个文本数据集上进行实验验证,验证结果表明了本文算法的有效性.
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