为了满足多模态情感分析和情感识别的需求,研究者们提出了多种多模态数据集,包括IEMOCAP(Busso等,2008)、YouTube(Morency等,2011)、MOUD(Perez-Rosas等,2013)、ICT-MMMO(Wollmer等,2013)、MOSI(Zadeh等,2016)、CMU-MOSEI(Zadeh等,2018b)等。此外,Li等人(2017)提出了中文情感视听数据集,Poria等人(2018)提出了多...
RNN实现IMDB情感分析 RNN网络处理长时间的记忆问题,比如我是男人…省略1000字…我的性别是__,在回答中间很长的时间序列间隔后的预测问题的时候,上面的RNN网络会出现瓶颈,即淡忘了,(很正常,人看一篇很长的文章后最后询问其中的某一个小点的时候,也会常常答不上来。其中一个重要的原因是梯度的消息和弥散作用的这种...
情感分析是上手NLP的最简单的任务之一,它就是一个简单的文本分类问题,判断一段文本的情感极性。最简单的就是二分类,判断是积极的还是消极的;更难一点的就是三分类,除了积极消极还有无情感倾向的;更加复杂的就比如情感打分,例如电影打1~5分,这就是五分类。但本质上都一样,无非类别太多更难以学习罢了。 IMDB是一...
到目前为止,我们所涉及的序列数据只有文本数据,如IMDB数据集和路透社数据集。但是,序列数据在许多问题中都能找到,而不仅仅是语言处理。在本节的所有例子中,你将分析一个天气时间序列数据集,该数据集来自生物地球化学研究所的气象站记录。 在这个数据集中,14个不同的量(如气温、大气压力、湿度、风向等)每10分钟被记...
我们在IMDB情感分析任务上试试。 代码语言:javascript 复制 bidirectional( lstm(units = 32) ) 它的表现比之前尝试的普通LSTM略好,取得了超过89%的验证准确性。它似乎也会更快地过拟合,这并不奇怪,因为双向层的参数是按时间顺序排列的LSTM的两倍。通过一些正则化,双向方法很可能在这个任务中表现出色。 现在让...
要在Keras中实例化一个双向RNN,它需要一个递归层实例作为参数。创建这个递归层的第二个独立实例,并使用一个实例来处理按时间顺序排列的输入序列,另一个实例来处理按相反顺序排列的输入序列。我们在IMDB情感分析任务上试试。 bidirectional( lstm(units = 32) ...
要在Keras中实例化一个双向RNN,它需要一个递归层实例作为参数。创建这个递归层的第二个独立实例,并使用一个实例来处理按时间顺序排列的输入序列,另一个实例来处理按相反顺序排列的输入序列。我们在IMDB情感分析任务上试试。 bidirectional( lstm(units = 32) ...
IMDB 数据集: http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/ 论文: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1801/1801.07883.pdf 数据 我们将采用循环神经网络,具体地说应该是 LSTM,去实现基于 Keras 的情感分析。Keras 已经将 IMBD 电影评论数据内置其中,我们可以很方便地调用。
Embedding层实例化我们将词嵌入的办法用于IMDB电影评论情感预测任务学习。对于电影数据集,我们将评论限制为前10000个最常见的单词,然后将评论限制为只有20个单词。对于这10000个单词,网络对每个单词都学习一个8维词嵌入,然后输入的整数序列(二维整数张量)转换为嵌入序列(三维浮点数张量),然后将这个张量展平为二维,最后在...
情感分析可能是对自然语言处理中最常见的应用(之一)。作者认为(从企业的角度来讲),我们无需强调对它所服务的用户或潜在用户情感分析的重要性。所以我们现在要做的是使用递归神经网络在IMDB数据集中训练电影评论分类器。如果你想深入学习情感分析,这会是一篇很好的文章。