分别从 传统的机器学习模型和深度学习模型视角,运用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)方法对向 量化表示后的网络评论文本进行情感倾向的学习分析.研究表明,在精确率、召回 率及 F1 等评价指标方面,基于 RNN 模型的评论情感分析效果明显优于 SVM 模型.该结果可以帮助...
本文介绍了一种循环神经网络(RNN)模型,该模型学习任意句法类型和长度的短语或句子的成分向量表示。本文的模型为解析树中的每个节点分配一个向量和一个矩阵:其中向量捕获成分的固有含义,而矩阵捕获其如何改变相邻单词或短语的含义。该矩阵-向量RNN可以学习命题逻辑和自然语言中算子的含义。该模型在三种不同的实验中均...
我们介绍了一个递归神经网络(RNN)模型,学习组合向量表示的短语和句子的任意句法类型和长度。我们的模型为解析树中的每个节点分配一个向量和一个矩阵:向量捕获组成部分的内在含义,而矩阵捕获它如何改变邻近单词或短语的含义。该矩阵向量神经网络可以学习算子在命题逻辑和自然语言中的意义。该模型通过三个不同的实验得到...
我们介绍了一个递归神经网络(RNN)模型,学习组合向量表示的短语和句子的任意句法类型和长度。我们的模型为解析树中的每个节点分配一个向量和一个矩阵:向量捕获组成部分的内在含义,而矩阵捕获它如何改变邻近单词或短语的含义。该矩阵向量神经网络可以学习算子在命题逻辑和自然语言中的意义。该模型通过三个不同的实验得到...