基于卷积神经网络的中文微博观点分类

发布时间：2017-10-25 17:14

  本文关键词：基于卷积神经网络的中文微博观点分类

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【摘要】：针对现有中文微博观点分类方法对上下文利用不足、数据表示稀疏和特征依赖于人工设计等问题,提出基于卷积神经网络的中文微博观点分类方法.首先利用交互上下文扩充不同主题下的微博内容,使用低维密集向量初始化微博文本.然后构造卷积神经网络模型,实现特征抽取和组合.最后基于softmax分类函数估计中文微博观点类别.实验表明,相比基准方法,文中方法在精确度和F1值上的效果更好.
【作者单位】： 福州大学数学与计算机科学学院;福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室;福州大学信息化建设办公室;中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室;
【关键词】： 中文微博 观点分类 卷积神经网络
【基金】：国家自然科学基金青年科学基金项目(No.61300105) 教育部博士点基金联合项目(No.2012351410010) 福建省科技重大专项(No.2013H6012) 中国科学院网络数据科学与技术重点实验室开放基金课题(No.CASNDST20140X) 赛尔网络下一代互联网技术创新项目(No.NGII20150901)资助~~
【分类号】：TP391.1;TP183
【正文快照】： Supported by Young Scientists Fund of National Natural Science Foundation of China(No.61300105),Joint Project of DoctoralFund of Ministry of Education of China(No.2012351410010),Major Science and Technology Projects of Fujian Province(No.2013H6012),Open

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本文编号：1094693