《Sentiment Analysis Based on Deep Learning Approaches》阅读笔记

最新推荐文章于 2022-12-02 16:05:16 发布
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本文探讨了2018年IEEE发表的一篇关于情感分析的论文,介绍了词典基和语料库基两种情感分析方法,并讨论了它们如何运用语义和统计方法来确定文档中使用的文本的情感极性。此外,还提出了混合方法,即机器学习和词典基方法的结合。

2018 IEEE 参考意义不大

 【Lexicon is further divided into dictionary based and corpus based approach which further uses semantic and statistical methods to get the sentiment polarity of the text used in the document.】

【Hybrid approach is the integration of both machine learning and lexicon based approach】

该篇论文分类结构如下图所示：

 

【基于深度学习的脑电图识别】应用篇：DEEP LEARNING APPROACHES FOR AUTOMATIC ANALYSIS OF EEGS
梁瑛平的博客
03-09 2983
DEEP LEARNING APPROACHES FOR AUTOMATIC ANALYSIS OF EEGS摘要：数据：时序信号的时序建模： 摘要： 在本章中，我们将讨论各种深度学习架构在自动捕获检测中的应用，研究的体系结构包括多层感知器(MLPs)、卷积神经网络(CNNs)、长短时记忆网络(LSTMs)、选通递归单元(GRUs)和残差神经网络(ResNets)； 数据库使用了 TUH-EEG ...
阅读笔记—Robust Image Sentiment Analysis using Progressively Trained and Domain Transferred Deep Network
积沙成塔
01-17 2856
由Jiebo Luo等人发表在AAAI 2015上关于图片情感分析的一篇文章，主要目的是将图片分为情感上正负两类。根据文章的标题中的关键词对此文章可以做如下介绍文章作者做的两件事：第一，在CNN的基础上，作者提出了一套PCNN的深度模型；第二，将Flickr上训练得到的PCNN模型做领域迁移（domain transfer）适应到Twitter上。
Sentiment_Analysis_Deep_Learning：使用深度学习（CNN）进行情感分析
02-16
Sentiment_Analysis_Deep_Learning：使用深度学习（CNN）进行情感分析
《Review Sentiment Analysis Based on Deep Learning》论文阅读笔记
t_zht的博客
12-30 709
这篇论文的本质是将多个方面的特征进行结合进行情感分析，关键点在于不同情感特征的抽取 A、词频特征 认为只有情感词会对文本的情感结果起作用，而不是每一个词都会有作用 对于某一篇文章，计算dimension长度个词的词频，这个长度可以理解为多退少补 得到了一个【1，dimension】长度的向量，利用logistic classifier作为这个层面上的激活函数 B、上下文窗口特征 认为每...
LSTM Theano sentiment analysis 深度学习 情感分析教程
dongfangxiaozi_的专栏
01-14 4306
学习LSTM最好的教程之一莫过是deep learning tutorial 见 http://deeplearning.net/tutorial/lstm.html 这里的Sentiment analysis实际上和 Topic classification有点像 首先学习输入数据格式，把整个流程跑一遍，数据还是非常简单的，是从IDBM上下载的电影评论数据，50000条有标注的数据，正负各
【论文笔记】A comprehensive survey on sentiment analysis: Approaches, challenges and trends（中）
qq_45841737的博客
12-02 1155
关于该篇论文3,4节的阅读笔记，翻译和理解不到位的地方请多见谅
[论文翻译]Deep Learning 翻译及阅读笔记
风信子的博客
08-09 7971
论文题目：Deep Learning 论文来源:Deep Learning_2015_Nature 翻译人：CQUT 重理工实验室 Deep Learning Yann LeCun∗ Yoshua Bengio∗ Geoffrey Hinton 深度学习 Yann LeCun∗ Yoshua Bengio∗ Geoffrey Hinton Abstract Deep learning allows computational models tha
Secure Federated Transfer Learning(论文笔记）
flowingfish的博客
08-03 2193
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1812.03337.pdf 一、概述 众所周知，机器学习依靠大量用于训练的数据。然而，在现实中存在的数据存在以下特点： 数据分散（各行各业都有自己的一些客户数据，但是这些数据量又太少，训练出来的模型表现很差） 数据质量差（拥有的这些数据中存在着少标签甚至无标签的情况，而对这些数据作标签处理需要很昂贵的代价，尤其是在某些专业领域对...
半监督学习(Semi-Supervised Learning, SSL)-简述及论文整理
不定期更新 Web 开发及机器学习相关博客
12-29 9546
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Day 5. Suicidal Ideation Detection: A Review of Machine Learning Methods and Applications综述
weixin_37996254的博客
11-05 3718
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Weakly supervised learning approaches for object segmentation
乐兮山南水北的博客
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On Regularized Losses for Weakly-supervised CNN Segmentation Meng Motivation Currently, the dominated weakly supervised learning approaches learn from pseudo fully labeled masks.
图像分割综述—翻译整理（未完待续）
苏锌雨的博客
04-06 4819
文章目录Abstract1 Introduction2 Motivation2.1 Contribution3 Impact of Deep Learning on Image Segmentation3.1 Effectiveness of convolutions for segmentation3.2 Impact of larger and more complex datasets4 I...
sentiment analysis论文笔记
weixin_32614651的博客
06-05 4382
Opinion mining and sentiment analysis笔记评论搜索需要解决下列问题information-gathering行为一个重要的一部分就是发现别人是怎么想的这个调查覆盖率技术和方法观点导向的寻找信息的系统1 用户是否在寻找一个主观材料2 哪些包含了评论性的材料3 区分整体的情感和特殊的观点4 表示情感信息 1 整合可能在不同范围内注册的投票 2 选择性标注一些观点 3...
（论文阅读笔记）Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives
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02-23 7983
为了交英语作业机翻了这篇论文的一些部分 ，由于时间有限，感兴趣的内容有时间再翻 1引言： 推荐系统出现的背景：在这个信息爆炸的时代，许多用户都要面临信息过载的负担，推荐系统可以为用户过滤掉大部分用户不感兴趣的内容，帮助用户高效的找到感兴趣的东西。推荐系统在许多领域都已经成功应用，例如娱乐、购物、媒体等信息量冗余的领域。推荐系统在各个领域扮演者至关重要和必不可少的角色来提升业务和更方便的制定业务...
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0前言还记得在知乎上回答过两个关于图的相关问题：问题1：有必要学习图论么？当时我的回答是：广义上来讲，任何数据在赋范空间内都可以建立拓扑关联，也就是可以构成graph，所以学习图...
论文阅读笔记：Transfer Learning for Deep Sentiment Analysis
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斯坦福大学自然语言处理第七课“情感分析（Sentiment Analysis）”
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初识《情感分析》
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摘 要 文本情感分析是自然语言处理的一项重要任务，旨在分析文本的综合情感极性。现阶段的情感分析方式主要为三类：（1）基于情感词典的文本情感分析；（2）基于机器学习的文本情感分析；（3）基于深度学习的情感分析方法。基于情感词典的分析方法受限于情感词典中情感词的种类与数量，所以可以构建扩展情感词典弥补不足；基于传统机器学习的方法本质上是文本分类，利用大量文本进行训练得到情感分类器，需要人为干预；基于深度网络的分析方法则通过自监督学习情感信息识别和监督学习句子综合情感极性预测任务，实现基于情感信息的模型。本文回
Kaggle竞赛题之——Sentiment Analysis on Movie Reviews
三分地
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Classify the sentiment of sentences from the Rotten Tomatoes dataset 题目链接：https://www.kaggle.com/c/sentiment-analysis-on-movie-reviews 越来越喜欢iPython notebook了。以下所有工作都可以在一个页面上完成，FireFox支持比Chrome
Few-shot Multimodal Sentiment Analysis Based on Multimodal Probabilistic Fusion Prompts
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### 少样本多模态情感分析方法 少样本学习旨在利用少量标注数据实现高效模型训练。对于多模态情感分析而言，通过引入概率融合提示机制可以有效提升模型泛化能力[^1]。 #### 多模态概率融合提示的工作原理 该方法的核心在于构建一个多模态特征表示框架，在此框架内不同类型的输入（如文本、图像、音频）被转换成统一向量空间中的表达形式。具体来说： - **跨模态对齐**：通过对来自不同感官通道的数据进行编码并映射到共同语义空间来捕捉各模态间的关系。 - **概率分布建模**：采用贝叶斯网络或其他统计工具描述每种模式下目标变量的概率密度函数，从而更好地理解不确定性因素的影响。 - **注意力引导**：设计特殊的提示结构使得模型能够聚焦于最具代表性的部分，提高决策过程的有效性和准确性。 ```python import torch.nn as nn class MultimodalProbabilisticFusion(nn.Module): def __init__(self, text_encoder, image_encoder, audio_encoder): super(MultimodalProbabilisticFusion, self).__init__() self.text_encoder = text_encoder self.image_encoder = image_encoder self.audio_encoder = audio_encoder # 定义用于计算联合分布和其他必要组件的层... def forward(self, texts, images, audios): encoded_texts = self.text_encoder(texts) encoded_images = self.image_encoder(images) encoded_audios = self.audio_encoder(audios) # 实现具体的融合逻辑... return fused_representation ``` 这种方法不仅增强了系统的鲁棒性，还允许更灵活地处理各种实际应用场景下的复杂情况[^2]。 #### 应用场景举例 在社交媒体监控领域，可以通过整合用户的帖子内容（文字）、配图以及语音评论等多种信息源来进行更加全面的情感倾向评估；同样适用于客户服务系统中自动识别客户情绪状态以便及时提供适当支持等功能开发[^3]。
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