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1****6 2018-07-10
感分析
深度学习的方法出现之前,主流的文本表示方法为词袋模型BOW(bag of words),题模型等等;分类方法SVM(support vector machine), LR(logistic regression)等等。 对于一段文本,BOW表示会忽略其词顺序、语法和句法,将这段文本仅仅看做是一个词集合,因此BOW方法并不能充分表示文本的语义息。例如,句子“这部电影糟糕透了”和“一个乏味,空洞,没内涵的作品”感分析中具很高的语义相似度,但是它们的BOW表示的相似度为0。又如,句子“一个空洞,没内涵的作品”和“一个不空洞而且内涵的作品”的BOW相似度很高,但实际上它们的意思很不一样。 本章我们所要介绍的深度学习模型克服了BOW表示的上述缺陷,它考虑词顺序的基础上把文本映射到低维度的语义空间,并且以端对端(end to end)的方式进行文本表示及分类,其性能相对于传统方法显著的提升[1]。
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