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《长春理工大学学报(自然科学版)》 2019年05期
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在线学习情感分类模型研究

邱宁佳  沈卓睿  胡小娟  王鹏  高奇  
【摘要】:本文结合Adadelta算法学习率自适应调整和Adam算法避免了训练后期频繁抖动的特点,提出了Adamdelta算法,解决了传统FTRL-Proximal在线学习算法学习率随着训练次数增加逐渐消失的问题。使用一阶和二阶矩估计进行偏差修正调整FTRL-Proximal算法学习率,再使用梯度下降求解模型权重参数,进而得到LR模型,并以此模型完成在线学习情感分类工作。为了验证改进算法的优越性,利用IMDB电影评论文本做实验数据,与5种模型进行对比分析。实验表明,改进算法具有更好的分类效果,有效的提高了分类器的准确率和召回率。

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