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用于情感分析的深度学习：成功的方法和未来的挑战
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文件大小: 452kb
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上传时间: 2021-03-05
详细说明：情感分析（也称为观点挖掘）是自然语言处理中一个活跃的研究领域。 它旨在从社交网络，博客或产品评论中的用户生成的文本中识别，提取和组织情感。 在过去的15年中，许多文献研究利用机器学习方法来从不同角度解决情感分析任务。 由于机器学习器的性能在很大程度上取决于数据表示的选择，因此许多研究致力于通过领域专家和精心的工程来构建功能强大的特征提取器。 近年来，深度学习方法以强大的计算模型出现，该模型无需特征工程即可自动从数据中发现文本的复杂语义表示。 这些方法改进了许多情感分析任务中的最新技术，包括句子/文档的情感分类，情感提取和情感词典学习。 在本文中，我们概述了用于情感分析任务的成功深度学习方法，列出了剩余的挑战，并提供了应对这些挑战的一些建议。 WIRES Data Mining Knowl Discov 2015，5：292-303。 doi：10.1002 / widm.1171有关本文的更多资源，请访问。
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