《表1 实验使用数据统计》

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《基于卷积神经网络和贝叶斯分类器的句子分类模型》

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为验证本文模型的有效性，实验采用康奈尔大学基于影评数据创建的数据集MRD（movie review data，https://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/）和斯坦福大学情感分类语料库数据集SST（Stanford sentiment treebank，https://nlp.stanford.edu/sentiment/），分别用于二分类（negative，positive）的句子和五分类（very negative，negative，neutral，positive，very positive）的句子。其中MRD由电影评论数据组成，持肯定态度评论占1 000篇，持否定态度评论占1 000篇，标注了褒贬极性的句子各5 331句，标注了主客观标签的句子各5 000句，在本文实验中，随机抽取1 400篇作为训练集，400篇作为测试集，200篇作为验证集。SST数据集是MRD数据集的扩展，共有11 855个句子，人工标注了句子类别，8 544句为训练集，2 210句为测试集，1 101句为验证集。本文实验所用数据的统计如表1所示，其中训练集、测试集、验证集之比为7∶2∶1。