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文本情感分类中生成式情感模型的发展
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP242.6[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]清华大学智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室筹计算机系,北京100084, [2]南京陆军指挥学院作战实验中心,南京210045
  • 相关基金:国家“863”计划资助项目(2011AA01A207);国家自然科学基金资助项目(60903107,61073071)
中文摘要:

描述了生成式模型的概念及它在文本情感分类领域的发展,分析了生成式情感模型的分类,着重研究了不同生成式情感模型之间的关联性,并对生成式模型中最有代表性的三类模型进行了介绍,最后对生成式情感模型发展以及未来趋势进行了总结。

英文摘要:

As an important research direction in text mining,this paper widely studied unsupervised and weak supervised generative models in text sentiment classification. It described the definition,classification and development of the generative model in text sentiment classification,focused on the relationship between the different generative sentiment models,with introduced the most representative models. Furthermore,it summarized the trends of the generative model and development in the future.

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期刊论文 49 会议论文 19 获奖 1 著作 1
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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049