深度学习必看的一篇经典论文!
深度学习特征表达由数据自动学习,无需人工设计,正解决AI领域长期难题。已应用于科学、商业、政府等多领域,并击败其他技术在药物预测、粒子数据分析、大脑回路重建等方面。特别在自然语言理解中,深度学习成果显著,如主题分类、情感分析等。随计算能力和数据量增加,深度学习将进一步成功。新学习算法和架构将加速此进程。
如何通过机器学习进行情感分析:一项深度技术探索
循环神经网络(RNN)及其变体(LSTM、GRU):能够处理序列数据,捕捉文本中的长期依赖关系,特别适用于情感分析。Transformer模型(如BERT、GPT等):基于自注意力机制,能够同时处理文本中的全局和局部信息,在情感分析等多个NLP任务中表现优异。五、模型评估与调优使用交叉验证和测试集来评估模型的性能,常用的评估指标...
孙戎瑶简析自然语言处理中的情感分析技术进展
基于情感词典的方法是最早的情感分析技术之一。它依赖于预先构建的情感词典,该词典包含了大量带有情感倾向的词汇及其对应的情感值。通过分析文本中出现的情感词汇及其组合,计算整体文本的情感倾向。这种方法简单直观,但受限于情感词典的完整性和准确性。2.2基于机器学习的方法随着机器学习技术的发展,基于机器学习的情...
...基于时序句子特征的社交文本情感分类专利,弥补了之前情感分析...
在对文本进行情感分析时不仅纳入了当前文本,也对文本的前后句子综合的建模与计算,开创性的使用句向量作为模型输入向量,结合Bi??Lst??attention模型弥补了之前情感分析方法中对时序文本处理不足的问题,在社交app、社交论坛等情感极性分析、情感观点判断中有较好的使用前景。
Transformer杀手来了:一篇新的论文轰动网络,它为什么这么厉害?
论文中通过一系列详细的实验对比,展示了xLSTM在多个标准基准测试上的卓越性能,包括语言建模、文本生成、情感分析等多个任务。结果显示,xLSTM不仅在一些任务上与GPT模型不相上下,甚至在某些指标上实现了超越,特别是在资源受限的条件下,xLSTM展现出了更高的效率和灵活性。
推特用户对“米兔运动”主要形成四种观点,即“被‘贬抑’的女性...
在2018年波士顿法学院教授安吉拉·乌瓦奇·维利希发表的论文中首肯了运动对黑人女性存在种族偏见的观点(www.e993.com)2024年9月7日。安吉拉指出,在米兔事件发生前,一些黑人女性就已经批评了白人女权主义者对性骚扰的不平等反应。而米兔运动的爆发,正是对这种不平等的有力还击。黑人女性批评网络社会中存在一种双重标准,即白人女明星在网络中获得强...
情感分析(Sentiment Analysis)
情感分析是自然语言处理(NLP)领域的一个重要分支,它涉及到对带有情感色彩的文本进行分析,以识别和提取作者的情感倾向、观点和评价。一、分类1.基于情感词典的方法:这种方法依赖于预先定义的情感词典,通过匹配文本中的词汇与词典中的条目来确定情感倾向。2.基于传统机器学习的方法:这类方法使用有监督学习算法...
30篇论文,就能掌握当今科技90%的知识!ILYA公布神级论文清单(下)
这篇论文的影响非常深远。首先,它引领了一种全新的思路,使得在处理序列数据时可以更加高效和并行化。其次,Transformer模型成为了自然语言处理领域的主流架构之一,被广泛应用于各种任务,比如文本生成、情感分析、问答系统等等。而且,基于Transformer的预训练模型,比如BERT、GPT等,也在各种NLP任务中取得了巨大成功。
IEEE PacificVis 2024 会议纪要——首日
在论文报告环节,来自首尔国立大学的同学介绍了持续学习分类器在不同任务转换时可能因类别定义变化出现准确率下降的问题,他们设计了不同任务的转换效率热力图、任务对与分类标签对的准确率图元以及训练数据项层级的预测结果变化三个层级帮助专家分析任务转换如何影响分类器性能。另一个工作来自中国科学院计算机网络信息中心,...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
例如,在一个情感分析任务中,而不是直接问模型一个句子的情感,我们可能会添加一个提示:“这段话的态度是[MASK]的。”,然后让模型预测填充在[MASK]处的词,比如“积极”或“消极”。与其说提示学习是一种训练方法,不如说是在人工智能的理解能力还不完善的阶段中探索如何与模型沟通的过程,本质是给任务找到...