基于多任务学习的正逆向情绪分值回归方法

摘要：

提出一种基于多任务学习的情绪分值回归方法.首先,针对每一种情绪分值设计了正向打分和逆向打分;其次,将每一种分值的回归任务分为正向打分回归子任务和逆向打分回归子任务;最后,提出一种多任务学习方法用于主任务(正向打分回归子任务)和辅助任务(逆向打分回归子任务)的共同学习.该方法通过3种不同的共享机制实现中间特征信息共享,从而提升主任务的性能.结果表明,所提出的多任务学习方法能比基准方法获得更好的回归性能.

关键词：情绪回归、多任务学习、正逆向分值、长短期记忆网络模型

所属期刊栏目：52

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61331011,61375073

在线出版日期：2020-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：60-65