报告题目:词向量和深度学习在文本情感分析中的应用


报告人:薛云 教授(华南师范大学)


时间:2022812(周五下午4:00-5:00

平台:腾讯会议号 638-521-388



报告内容:

  随着电子商务的快速发展,网络口碑传播的作用不断凸显,而Web2.0模式的兴起更使得网络评论的情感分析技术日益受到重视。但目前的主流分类方法大多属于浅层学习模型,不能提取文本中丰富的语义特征,针对复杂分类问题其泛化能力受到制约。近年来兴起的深度学习方法能够自动学习特征的层次结构,具备强大的特征表达能力和对复杂任务的建模能力,摆脱对情感词典等人工资源的过多依赖。而词向量作为深度学习背景下的新兴技术,可以将每个词语映射到特殊的语义向量,在相似功能的词语拥有近似向量表达形式的假设下,能有效捕捉文本的语义和句法功能,并在一定程度上通过对词向量进行简单的代数运算可以发现对应词语的语言规律,从而克服了词袋模型固有不足。本报告将对词向量和相关深度学习模型的发展过程进行简单回顾,并结合情感分析问题进行讨论,希望与相关领域朋友就这一领域的问题和方法展开交流。

 

报告人简历:

  华南师范大学电信学院教授、博士生导师,现任中文信息学会社会媒体处理专委会委员,中国人工智能学会青工委委员,中国计算机学会高级会员,广东省计算机学会大数据专委会委员。博士毕业后从事数据挖掘领域的教学科研工作,近年来主持和参与了30余项国家和省部级课题,并在ACLApplied Mathematics and Computation等国内外重要期刊和会议上发表高质量论文逾80篇,申报并获授权国家发明专利40余项。


邀请人:唐煜