基于CNN-BiLSTM的中文微博立场分析研究OACSTPCD
Research on Stance Detection in Chinise Micro-blog Based on CNN-BiLSTM
随着社交网络的迅速发展,产生了大量的社交网络文本数据.国际语义评测比赛SemEval-2016和自然语言处理与中文计算国际会议NLPCC2016均提出了针对社交网络文本进行立场检测分析的任务.传统的立场检测任务中,研究人员主要通过构建特征工程、情感词典等来挖掘文本语义特征,但需要花费大量人力在特征选择及其设计上.在深度学习中,长短时记忆网络LSTM可以获取句子的长时记忆信息,而一维卷积神经网络CNN能够获取文本的局部主要语义信息.文中提出一种基于…查看全部>>
张翠肖;郝杰辉;刘星宇;孙月肖
石家庄铁道大学 信息科学与技术学院,河北 石家庄 050043石家庄铁道大学 信息科学与技术学院,河北 石家庄 050043石家庄铁道大学 信息科学与技术学院,河北 石家庄 050043石家庄铁道大学 信息科学与技术学院,河北 石家庄 050043
信息技术与安全科学
自然语言处理立场检测词向量卷积神经网络双向长短时记忆网络
《计算机技术与发展》 2020 (7)
海量监控视频中敏感目标快速浓缩研究
154-159,6
国家自然科学基金(61702347)
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