机器人对话中的情感倾向性分类模型研究

作者：陈振彬; 谢博; 黎树俊; 陈珂^*

来源：广东石油化工学院学报, 2018, 28(04): 37-42.

• 情感倾向性分类
• PCA-SVM
• LSTM
• PCA降维

如何使机器人能够像普通人一样识别情感,有针对性地与人聊天是目前人工智能领域研究的核心问题。将情感识别任务看成一个分类问题,构建了两种分类模型,一是基于PCA-SVM的情感倾向性分类模型,有效地提取主要特征,从而转换到一个低维空间去处理数据,有利于提高分类效率和质量;二是基于LSTM的情感倾向性分类模型,利用Word2vec进行特征选择与组合,送入长短记忆神经网络(LSTM)进行特征表示学习,输出分类结果。实验表明,针对中小规模的评论语料数据,LSTM模型比SVM模型的分类效果更好。

• 单位
  广东石油化工学院