文献检索-宁波市创意产业特色资源库

限定检索结果

基于多任务学习的正逆向情绪分值回归方法: 收藏
分享
引用; 《郑州大学学报（理学版）》2020年第1期52卷 60-65页; 作者：高晓雅李逸薇张璐李寿山苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 香港理工大学中文及双语系香港999077; 提出一种基于多任务学习的情绪分值回归方法。首先,针对每一种情绪分值设计了正向打分和逆向打分;其次,将每一种分值的回归任务分为正向打分回归子任务和逆向打分回归子任务;最后,提出一种多任务学习方法用于主任务(正向打分回归子任务...; 提出一种基于多任务学习的情绪分值回归方法。首先,针对每一种情绪分值设计了正向打分和逆向打分;其次,将每一种分值的回归任务分为正向打分回归子任务和逆向打分回归子任务;最后,提出一种多任务学习方法用于主任务(正向打分回归子任务)和辅助任务(逆向打分回归子任务)的共同学习。该方法通过3种不同的共享机制实现中间特征信息共享,从而提升主任务的性能。结果表明,所提出的多任务学习方法能比基准方法获得更好的回归性能。; 来源：详细信息评论

限定检索结果