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监督学习算法是当前进行文本情感分类的主要方法,往往要求训练集与测试集的数据分布相同,然而在实际情况下已标注数据与测试数据常常不属于同一个领域,这种数据分布差异导致文本情感分类准确率下降。针对这一问题,
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深度置信网络是个包含多个受限玻尔兹曼机的深层架构。针对深度置信网络分类时由于受限玻尔兹曼机的输入一般是二值向量而造成的信息的丢失从而使分类效果降低的问题,提出了通过在sigmoid单元中增加噪声来将输
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给出了命题集[F(S)]上的一种等价分类方法,得到一个集合[[F]]。同时在集合[F]上定义距离[ρ]及闭包运算[C*],得到在[[F]]上存在唯一的一个拓扑[Τ],使得在拓扑空间[([F],Τ)]中
一种基于情感句模的文本情感分类方法,陈涛,徐睿峰,考虑到同类型的情感句往往具有相同或者相似的句法和语义表达模式,本文提出了一种基于情感句模的文本情感自动分类方法。首先,将
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