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传统情感分类方法与基于深度学习的情感分类方法对比分析 被引量:7

The Comparison Between the Traditional Sentiment Classification and Deep Learning Sentiment Classification
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摘要 情感分类是自然语言处理的一个重要分支,情感分类方法包括传统的基于情感词典的方法和基于机器学习的方法,以及最新的基于深度学习的方法。为了探索情感分类的实现方法和研究进展,对传统的情感分类方法和基于深度学习的情感分类方法进行对比,并对深度学习LSTM原理进行了简要描述,可以发现基于深度学习的情感分类方法在情感分类上具有更大优势。 Sentiment classification is an important branch of natural language processing. Sentiment classification methods include traditional methods, including the semantic lexicon method,and the machine learning method, and the latest method is based on deep learning. In order to explore the realization method and research progress of sentiment classification, compares the tradi tional methods and the latest method based on deep learning, and gives a brief description of LSTM principle of deep learning, It can be found that the sentiment classification based on deep learning has a greater advantage .
作者 段传明
出处 《软件导刊》 2018年第1期22-24,共3页 Software Guide
关键词 情感分类 神经网络 深度学习 词向量 word2vec LSTM sentiment classification neural network deep learning word embedding word2vec LSTM
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