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融合稀疏因子的情感分析堆叠降噪自编码器模型
引用本文:蒋宗礼,王一大. 融合稀疏因子的情感分析堆叠降噪自编码器模型[J]. 计算机科学, 2017, 44(12): 227-231
作者姓名:蒋宗礼  王一大
作者单位:北京工业大学信息学部 北京100124,北京工业大学信息学部 北京100124
摘    要:基于深度学习的特征抽取是目前数据降维问题的研究热点,堆叠自编码器作为一种较为常用的模型,无法对混有噪声及较稀疏的数据进行良好的特征表达。面向微博情感分析,通过在堆叠降噪自编码器的各隐藏层中加入稀疏因子,来解决样本数据所含噪声和稀疏性对特征抽取的影响。使用COAE评测数据集进行的情感分析实验表明所提模型分类的准确率和召回率都有所提高。

关 键 词:深度学习  堆叠降噪自编码器  稀疏因子  情感分析
收稿时间:2016-11-02
修稿时间:2017-02-03

Sentimental Analysis Stacked Denoising Auto-encoder with Sparse Factor
JIANG Zong-li and WANG Yi-da. Sentimental Analysis Stacked Denoising Auto-encoder with Sparse Factor[J]. Computer Science, 2017, 44(12): 227-231
Authors:JIANG Zong-li and WANG Yi-da
Affiliation:Faculty of Information Technology,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China and Faculty of Information Technology,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China
Abstract:
Keywords:Deep learning  Stacked denoising auto-encoder  Sparse factor  Sentimental analysis
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