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2018年10月23日 08:00来源于:幸运星游戏平台
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幸运星游戏平台我们的研究团队通过自己的跨学科情感计算方法解决自然语言处理中的此类问题。该方法旨在填补统计 NLP 与其他理解人类语言所需的学科之间的距离,例如语言学、常识推理以及 affective computing。

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情感计算不只是在段落级别上进行网页、文档的文本分析,也包括句子、小句和概念级别上的分析。因为这种既自上而下又自下而上的方法,情感计算才成为了可能。说它自上而下是因为它利用语义网络和概念依存表征这样的符号模型来编码意义。说它自下而上是因为它使用子符号(subsymbolic)方法(例如深度神经网络和多核学习)来推断数据的句法模式。

结合符号和子符号 AI 对促进 NLP 与自然语言理解非常重要。单独的机器学习只对基于经验的自然语言理解有帮助,因为子符号方法只编码关联性且只使用概率性的决策流程。而自然语言理解,需要的更多。

情感计算采用了一种整体的方法进行情感分析,解决提取文本意义与极性(polarity)中所涉及的多个难题。大部分其他方法只是把它当成简单的分类问题。然而,情感分析是一个复杂、综合的任务,需要同时利用多种不同的 NLP 技术。

情感计算通过一个三层的架构解决这一难题的复合性,同时也解决以下任务:

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