用于微博情感分析的深度学习网络模型

陈珂; 叶颖雅; 马乙平; 谢博; 陈振彬; 黎树俊

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用于微博情感分析的深度学习网络模型

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摘要

随着微博在网络中的兴起,对微博中包含的情感信息的研究越来越多地引起人们的关注,并取得了一定的成果.论文结合特定情感特征和卷积神经网络进行情感分析,提出一种用于中文微博情感分析的多通道卷积神经网络模型.针对微博短文本特有的内容信息,提取微博短文本的情感词集合.通过不同特征信息的结合,形成不同的通道作为卷积神经网络的输入,使卷积神经网络学习到更多的特征信息,获取更多的隐含信息.最后在COAE2014数据集和微博语料数据上进行实验,取得了比目前主流的卷积神经网络和传统分类器更好的性能.

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来源
《计算机与数字工程》 |2020年第7期|1674-1681|共8页
作者
陈珂; 叶颖雅; 马乙平; 谢博; 陈振彬; 黎树俊;
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作者单位

广东石油化工学院计算机科学与技术系茂名 525000;

广东石油化工学院计算机科学与技术系茂名 525000;

广东石油化工学院计算机科学与技术系茂名 525000;

广东石油化工学院计算机科学与技术系茂名 525000;

广东石油化工学院计算机科学与技术系茂名 525000;

广东石油化工学院计算机科学与技术系茂名 525000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
微博情感分析; 深度学习; 卷积神经网络; 多通道; 自然语言处理;

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