基于深度半监督的柬语句子级情感分类

针对柬语标注数据较少、语料稀缺,柬语句子级情感分析任务进步缓慢的问题,提出了一种基于深度半监督CNN(convolutional neural networks)的柬语句子级情感极性分类方法.该方法通过融合词典嵌入的分开卷积CNN模型,利用少量已有的柬语情感词典资源提升句子级情感分类任务性能.首先构建柬语句子词嵌入和词典嵌入,通过使用不同的卷积核对两部分嵌入分别进行卷积,将已有情感词典信息融入到CNN模型中去,经过最大延时池化得到最大输出特征,把两部分最大输出特征拼接后作为全连接层输入;然后通过结合半监督学习方法——时序组合模型,训练提出的深度神经网络模型,利用标注与未标注语料训练,降低对标注语料的需求,进一步提升模型情感分类的准确性.结果 证明,通过半监督方法时序组合模型训练,在人工标记数据相同的情况下,该方法相较于监督方法在柬语句子级情感分类任务上准确率提升了3.89％.