Hbuilder中如何快速输入注释标签

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Hbuilder中如何快速输入注释标签

人际交往不仅仅是文字和其明确的含义，而且它还是微妙且复杂的。即使在完全基于文本的对话中，你也可以根据单词选择和标点符号判断客户是否感到愤怒。你可以阅读产品在天猫平台的评论，并了解评论者是否喜欢或不喜欢它，即使他们从未直接说过。

为了使计算机真正理解人类每天的交流方式，他们需要理解的不仅仅是客观意义上的词语定义、而且他们需要了解我们的情绪。

情绪分析是通过较小元素的语义组成来解释较大文本单元（实体、描述性术语、事实、论据、故事）的含义的过程。

传统情感分析的方法是将句子视为一个词袋，并查阅“积极”和“消极”单词的策划列表，以确定该句子的情绪。这需要手工设计的特征来捕捉情绪，所有这是非常耗时和不可扩展的。

用于情感分析的现代深度学习方法可用于形态学、语法和逻辑语义，其中最有效的是递归神经网络。顾名思义，递归神经网络开发的主要假设递归是描述语言的自然方式。递归在消歧方面很有用，有助于某些任务引用特定的短语，并且对于使用语法树结构的任务非常有效。

递归神经网络非常适合具有嵌套层次结构和内部递归结构的设置。语法的句法规则是高度递归的，因此，我们利用递归神经网络！

使用RNN对句子进行建模的另一个好处是，我们现在可以输入任意长度的句子，这对于在NLP中使用神经网络来说是一个巨大的难题，使用非常聪明的技巧使句子的输入向量具有相同的大小，尽管句子的长度不相等。

标准RNN是一种递归神经网络的最基本的版本。它具有最大边距结构预测架构，可以在复杂的场景图像和句子中成功地运用这种结构。它用于为自然语言句子提供有竞争力的语法分析器比如说Penn Treebank。

作为参考，Penn Treebank是第一个大型树形数据集，由华尔街日报三年（WSJ）收集的24,799个故事组成，它广泛用于句法注释。此外，它优于语义场景分割、注释和分类的替代方法。

然而，标准RNN并不能捕获语法短语的完整语法。在语法上解开RNN，也被称为成分矢量语法（CVG），这个方法是解决这个问题的一个重大升级。它使用语法解开的递归神经网络来学习句法语义和组合向量表示。该模型能够像标准RNN一样快速地进行训练和实施。

另一个演变是Matrix-Vector RNN，它能够捕获更长短语的组成含义。该模型为解析树中的每个节点分配一个向量和一个矩阵：向量用于捕获成分的固有含义，而矩阵捕获它如何改变相邻单词或短语的含义。而且该矩阵向量RNN可以在命题逻辑和自然语言中学习运算符的含义。

该模型在三个不同的实验中获得过不错的表示：

· 预测副词-形容词对的细粒度情感分布；

· 对电影评论的情感标签进行分类；

· 使用它们之间的句法路径对名词之间的语义关系（例如因果关系）进行分类。

迄今为止用于情感分析的最强大的RNN模型是递归神经张量网络，其在每个节点处具有神经网络的树结构。该模型可用于边界分割，以确定哪些词组是积极的，哪些是消极的。

在Sentiment Treebank上接受训练时，该模型在几个指标上的表现优于所有以前的方法。