基于深度半监督的柬语句子级情感分类
Sentiment classification of Khmer sentences based on deep semi-supervised
1. 昆明理工大学 a. 信息工程与自动化学院; b. 云南省人工智能重点实验室, 昆明 650500
2. 云南南天电子信息产业股份有限公司, 昆明 650040
3. 云南民族大学 东南亚语言文化学院, 昆明 650500
4. 上海师范大学语言研究所, 上海 200234
摘要
针对柬语标注数据较少、语料稀缺,柬语句子级情感分析任务进步缓慢的问题,提出了一种基于深度半监督CNN(convolutional neural networks)的柬语句子级情感极性分类方法。该方法通过融合词典嵌入的分开卷积CNN模型,利用少量已有的柬语情感词典资源提升句子级情感分类任务性能。首先构建柬语句子词嵌入和词典嵌入,通过使用不同的卷积核对两部分嵌入分别进行卷积,将已有情感词典信息融入到CNN模型中去,经过最大延时池化得到最大输出特征,把两部分最大输出特征拼接后作为全连接层输入;然后通过结合半监督学习方法——时序组合模型,训练提出的深度神经网络模型,利用标注与未标注语料训练,降低对标注语料的需求,进一步提升模型情感分类的准确性。结果证明,通过半监督方法时序组合模型训练,在人工标记数据相同的情况下,该方法相较于监督方法在柬语句子级情感分类任务上准确率提升了3.89%。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61462055,61562049)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.04.0105
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第11期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3283-3288
文章编号: 1001-3695(2021)11-014-3283-06
发布历史
[2021-11-05] 印刷出版
引用本文
李超, 严馨, 徐广义, 等. 基于深度半监督的柬语句子级情感分类 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (11): 3283-3288. (Li Chao, Yan Xin, Xu Guangyi, et al. Sentiment classification of Khmer sentences based on deep semi-supervised [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (11): 3283-3288. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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