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

最新推荐文章于 2024-07-27 23:39:44 发布
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分类专栏： 论文笔记
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/t_zht/article/details/103768177
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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 2949
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 ...
【论文笔记】A comprehensive survey on sentiment analysis: Approaches, challenges and trends（中）
qq_45841737的博客
12-02 1112
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
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
12-30 679
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...
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dongfangxiaozi_的专栏
01-14 4274
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
Weakly supervised learning approaches for object segmentation
乐兮山南水北的博客
02-23 429
On Regularized Losses for Weakly-supervised CNN Segmentation Meng Motivation Currently, the dominated weakly supervised learning approaches learn from pseudo fully labeled masks.
Secure Federated Transfer Learning(论文笔记）
flowingfish的博客
08-03 2158
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...
Day 5. Suicidal Ideation Detection: A Review of Machine Learning Methods and Applications综述
weixin_37996254的博客
11-05 3633
Title: Suicidal Ideation Detection: A Review of Machine Learning Methods and Applications 自杀意念检测：机器学习方法及应用综述 Keywords: Deep learning 深度学习 feature engineering 特征工程 social contents 社交内容 suicidal ideation detection (SID) 自杀意念检测 Abstract： Suicide is a critical
《Cross-Modal Dynamic Transfer Learning for Multimodal Emotion Recognition》
buyaotutou的博客
07-25 1828
例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用文章链接Multimodal Emotion Recognition is an important research area for developing human-centric applications, especially in the context of video platforms. Most existing models have attempted to develop sophisticated fusion tech
《Utilizing Ensemble Learning for Detecting Multi-Modal Fake News》
buyaotutou的博客
07-27 635
文章链接利用集成学习检测多模态假新闻The spread of fake news has become a critical problem in recent years due extensive use of social media platforms. False stories can go viral quickly, reaching millions of people before they can be mocked, i.e., a false story claiming tha
阅读笔记—Robust Image Sentiment Analysis using Progressively Trained and Domain Transferred Deep Network
积沙成塔
01-17 2828
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。
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weixin_30532987的博客
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qq_46056318的博客
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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
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