ABSTRACT Sentiment klassificering för recensioner har fått allt större uppmärksamhet från det naturliga språket processing community. Genom att inbädda förkunskaper i inlärningsstrukturer uppnår klassificatörerna ofta bättre prestanda än ursprungliga metoder. I detta dokument föreslår vi en sofistikerad algoritm baserad på djupinlärning och informationsgeometri där distributionen av alla träningsprover i utrymmet behandlas som tidigare kunskap och kodas av djup tro nätverk (DBNs). Ur informationsgeometrins synvinkel konstruerar vi det geodesiska avståndet mellan fördelningarna över egenskaperna för klassificering. Studien av fördelningarna bidrar till utbildningen av DBN, eftersom avståndet är korrelerat till felfrekvensen i klassificeringen. Slutligen utvärderar vi vårt förslag med hjälp av empiriska datauppsättningar som är avsedda för känsloklassificering. Resultaten visar att vår algoritm resulterar i en betydande förbättring jämfört med befintliga metoder.
Wang m.fl. REF föreslog en sofistikerad algoritm baserad på djupinlärning och informationsgeometri för känsloklassificering.
Sentiment Classification Based on Information Geometry and Deep Belief Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}