基于方差权重因子选词的SIF句向量模型

摘要：

针对平滑反频率(SIF)模型在文本分类和情感分析中性能较差的问题,在SIF模型的基础上,根据单词在不同分类任务类别中的分布情况,计算其对任务贡献度的方差权重(VW)因子,建立一种VW因子选词句向量模型CwVW-SIF.在标准文本分类数据集和情感分析数据集上进行测试,结果表明,CwVW-SIF相对SIF模型具有较高的分类精度.

关键词：平滑反频率、句向量、方差权重、文本分类、情感分析

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省自然科学基金BK20150721,BK20161469;江苏省重点研发计划BE2015728,BE2016904,BE2017616

在线出版日期：2019-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：204-210,234