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基于卷积神经网络的微博情感倾向性分析
深度学习 情感倾向性分析 卷积神经网络 词向量
2016/2/24
微博情感倾向性分析旨在发现用户对热点事件的观点态度。由于微博噪声大、新词多、缩写频繁、有自己的固定搭配、上下文信息有限等原因，微博情感倾向性分析是一项有挑战性的工作。本文主要探讨利用卷积神经网络进行微博情感倾向性分析的可行性，分别将字级别词向量和词级别词向量作为原始特征，采用卷积神经网络来发现任务中的特征，在COAE2014任务4的语料上进行了实验。实验结果表明，利用字级别词向量及词级别词向量的卷...
结合卷积神经网络和词语情感序列特征的中文情感分析
卷积神经网络 情感分析 词语情感序列特征
2016/2/24
目前基于词嵌入的卷积神经网络文本分类方法已经在情感分析研究中取得了很好的效果。此类方法主要使用基于上下文的词嵌入特征，但在词嵌入过程中通常并未考虑词语本身的情感极性，同时此类方法往往缺乏对大量人工构建情感词典等资源的有效利用。针对这些问题，本文提出了一种结合情感词典和卷积神经网络的情感分类，利用情感词典中的词条对文本中的词语进行抽象表示，在此基础上利用卷积神经网络提取出抽象词语的序列特征，并用于情...