基于多通道深度学习网络的混合语言短文本情感分类方法
Code-switching short-text sentiment classification method based on multi-channel deep learning network
武汉理工大学 计算机科学与技术学院, 武汉 430070
摘要
相比于单一语言的短文本情感分类而言，混合语言由于其表达情感的单词语言不唯一，语法结构复杂，仅使用传统词嵌入的方法无法使分类器学到足够有用的特征，导致分类效果不佳。针对这些问题，提出一种融合字词特征的双通道复合模型。首先，针对数据集不平衡问题，提出一种基于Bert语义相似度的数据集欠采样算法；其次，构建双通道深度学习网络，分别将以字、词方式嵌入的原始数据通过两个通道送入CNN和带有注意力机制的LSTM组成的模块中进行多粒度特征提取；最后融合多通道的特征进行分类。在NLPCC2018任务1公布的混合语言五分类数据集上的实验表明，该模型的整体性能较目前有代表性的深度学习模型有进一步提高。
基金项目
湖北省自然科学基金资助项目(2019CFC919)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.12.0616
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 69-74
文章编号: 1001-3695(2021)01-014-0069-06
发布历史
[2021-01-05] 印刷出版
引用本文
张洋, 胡燕. 基于多通道深度学习网络的混合语言短文本情感分类方法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (1): 69-74. (Zhang Yang, Hu Yan. Code-switching short-text sentiment classification method based on multi-channel deep learning network [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (1): 69-74. )
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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