微博情感分析的表情符号平滑语言模型(A11, AAAI2012)

Emoticon Smoothed Language Models for Twitter Sentiment Analysis 微博情感分析的表情符号平滑语言模型(A11, AAAI2012)

通常,对于完全监督模型,由于耗人力和耗时间只能得到有限的训练数据,对于带噪声标签的模型,虽然很容易获得大量训练数据,但是由于标签的噪声很难得到满意的性能。最好的策略是利用手工标记的数据和噪声数据来训练。文章中,提出一个新的表情符号平滑语言模型(ESLAM)。基本思想是基于手工标记的数据训练语言模型,然后用噪声表情符号来平滑。
前人工作发现对于长文本,SVM比MNB(multinomial naive Bayes)性能更好,短文本反之。但是使用的都是完全监督数据。也有用弱监督训练数据的工作,由于标签的噪声,正确率不令人满意。考虑完全监督和弱监督方法的缺点,最好的策略是利用两种数据来训练。为了无缝集成两种数据于一个模型,提出ESLAM,它的主要贡献:有能力处理拼错的词,俚语,情态词,缩写和无法预料的词;也可以用于主客观分类;从微博API直接评估词概率,不需要下载任何微博,省时省空间。

情感分析的语言模型

Twitter情感分析(TSA)实际上是一个分类问题。为了对TSA采用语言模型(LM),连结所有同一类的微博形成一个综合文档。在测试阶段,每条文本微博看成一个查询,使用概率排名类。有最高概率的类选为文本微博的标签。使用 c 1   c 2   标记两个语言模型。在极性分类中, c 1   c 2   分别是积极和消极微博的语言模型,在主客观分类中, c 1   c 2   分别是主观类和客观类的语言模型。通过计算 P(t|c 1 )  P(t|c 2 )  评估微博概率, P(t|c)=Π n i=1 P(ω i |c)  ,n是词数, P(ω i |c)  是LM评估的类c的多项式分布。一个普遍的评估分布方法是极大似然估计(MLE): P a (ω i |c)=N i,c N c    N i,c   是词 ω i   出现在类c训练数据的次数, N c   是类c中训练数据的总词数。为了划分测试集的微博,经常会遇到训练集中没有出现的词,需要平滑,文章使用JM平滑方法线性插值带表情符号的MLE模型。

表情符号模型

提出了非常高效的方法从微博搜索API评估表情符号语言模型 P μ (ω i |c)  。微博搜索API是一个专门的跑搜索的API,它的索引包含6~9天的数据。给定一个包含一个或

### 关于2025年AAAI大会的大语言模型通信相关内容 目前尚未有具体公开的论文或会议记录表明2025年的AAAI大会已经发生或者其具体内容已被披露。然而,基于近年来的研究趋势以及大型语言模型(LLMs)的发展方向,可以推测未来研究可能聚焦以下几个方面: #### 大型语言模型中的通信机制改进 随着前缀调优技术的应用和发展[^2],研究人员可能会进一步探索如何优化连续提示以提高生成质量并减少计算成本。这种技术允许通过调整少量参数来控制大规模预训练模型的行为,从而实现更高效的跨模态或多任务学习。 #### 集成感知与通讯的新范式 类似于Wi-Fi环境下的传感和通信融合工作[^3],未来的LLM也可能朝着更加智能化的方向发展——即不仅限于文本处理,还能够结合其他形式的数据流进行实时交互。这将促进不同设备间高效的信息交换,并支持更为复杂的场景应用如物联网(IoT)服务等。 #### 自然涌现的语言特性分析 此前有关多代理群体中地面组合性语言出现现象的研究成果显示出了有趣的可能性[^4]。预计到2025年,在更大规模网络环境下模拟人类交流过程将成为热点之一;特别是当这些虚拟角色具备一定自主决策能力时,它们之间形成的新型沟通协议值得深入探讨。 以下是Python代码片段展示了一个简单的类定义用于表示基本的消息传递对象: ```python class Message: def __init__(self, sender_id, receiver_id, content): self.sender_id = sender_id self.receiver_id = receiver_id self.content = content def send(self): print(f"Message from {self.sender_id} to {self.receiver_id}: {self.content}") msg = Message(1, 2, "Hello!") msg.send() ``` 尽管当前无法确切知道AAAI 2025的具体议题安排情况,但从现有资料可以看出,围绕着提升效率、增强适应性和挖掘潜在规律等方面展开讨论将是不可避免的趋势。
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