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| 基于时空多粒度的序贯三支情感分析 | |
| 作者姓名： | 杨新 刘盾 李楸柯 杨习贝 |
| 作者单位： | 1.西南财经大学 经济信息工程学院 成都 611130 2.西南交通大学 经济管理学院 成都 610031 3.江苏科技大学 计算机学院 镇江 212003 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;教育部人文社会科学研究项目;中央高校基本科研业务费专项 |
| 摘 要： | 大数据时代下传统静态的情感分析方法已无法适应当前动态数据的量级和复杂度.为了改善传统的二支静态决策的不足,文中基于序贯三支决策思想提出基于时空多粒度的序贯三支情感分析方法.利用随时间增加的数据和拟合度较高的特征空间,构造具有时空特性的多层粒结构,平衡误分类代价和训练代价.使用3种基准分类器实际测试方法效率,在2个数据集上的实验表明,文中方法在维持分类质量的前提下,大幅减少分类代价. |
| 关 键 词： | 序贯三支决策 情感分析 时空多粒度 深度神经网络 动态环境 |
| 收稿时间： | 2020-06-15 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |
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