| 基于多任务深度学习的文本情感原因分析 |
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| 引用本文： | 余传明,李浩男,安璐.基于多任务深度学习的文本情感原因分析[J].广西师范大学学报(自然科学版),2019,37(1). |
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| 作者姓名： | 余传明 李浩男 安璐 |
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| 作者单位： | 中南财经政法大学 信息与安全工程学院,湖北 武汉,430074;中南财经政法大学 统计与数学学院,湖北 武汉,430074;武汉大学 信息管理学院,湖北 武汉,430072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;教育部哲学社会科学研究重大课题 |
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| 摘 要： | 多任务学习利用不同任务之间的相似性辅助决策,与单任务学习相比,多任务学习能够利用更多的信息,从而可以弥补单任务学习信息利用不足的缺陷。本文选择NTCIR-ECA数据集中的中文和英文文本数据作为实验数据,以情感原因分析作为研究任务,提出了一种结合多任务学习和深度学习的模型MTDLM(multi-task deep learning model),实现不同语种下的情感原因分析。实验结果表明,在数据不平衡的情况下,MTDLM模型对英文语种的情感原因识别的最优F值为39%,优于单任务学习(F值为0)和传统基线模型(LR的F值为33%),从而验证了模型的有效性。
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| 关 键 词： | 情感原因分析 多任务学习 深度学习 文本挖掘 |
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