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基于MC_E_ImprovDPC_B_SV模型的中文情感分类方法

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为解决CNN和RNN无法同时兼顾局部和全局特征提取、传统情感分类模型不能充分利用原始评论文本中所蕴含的情感和语义信息、字词多义性调整、短文本语义稀疏等问题.提出一种基于ERNIE预训练模型和改进DPCNN的多通道的中文情感分类模型(MC_E_ImprovDPC_B_SV)来提高分类准确率,并实现准确分类.
Chinese emoticn classfication method base on MC_E_ImprovDPC_B_SV model

朱海东、郑虹、侯秀萍

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长春工业大学 计算机科学与工程学院,吉林 长春 130012

中文情感分类 多通道提取特征 改进的DPCNN 语义特征

吉林省教育厅项目

JJKH20200677KJ

2022

10.15923/j.cnki.cn22-1382/t.2022.1.10

长春工业大学学报
长春工业大学

长春工业大学学报

影响因子：0.282
ISSN：1674-1374
年,卷(期)：2022.43(1)
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