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基于卷积神经网络的隐式评价对象识别

更新时间:2019-12-27

【摘要】为解决课程评论中隐式评价对象识别问题,提出了一种基于文本分类的隐式评价对象的识别方法。 首先通过word2vec模型获得训练文本对应的词向量,获得短文本特征;其次将短文本特征在TextCNN中进一 步提取高层次特征,通过K-max池化操作后放人Softmax分类器中进行训练得出分类模型;最后利用训练好的 分类器对隐式评价句进行分类,获取隐式评价句对应的评价对象。实验表明,基于卷积神经网络对隐式课程评 论进行属性分类,课程评论的隐式评价对象识别正确率达到89.9%,满足了课程评论中对隐式评价句对象识 别的需求。

【关键词】 词向量 隐式评价对象 卷积神经网络 文档分类

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