融合自注意力机制和语义词典的危机情绪分类研究

由丽萍; 刘越; 王世兴

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融合自注意力机制和语义词典的危机情绪分类研究

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[目的/意义]在社会危机事件发生后,及时、有效地对社交网络上的文本内容进行情绪分类,有助于准确掌握公众情绪状态、优化社会危机事件管控方案。[方法/过程]基于框架语义理论构建危机情绪分类词典和危机情绪类别体系,采用融合自注意力机制的LSTM神经网络分类模型,实现优化的、细粒度的危机情绪分类。[结果/结论]以微博危机事件评论数据为例,通过不同参数的组合以及模型对比实验,获得了较高的准确率,验证了模型的可行性和有效性。为社交网络文本危机情绪分类提供优化的理论模型和方法支持,同时为相关领域的研究提供语义资源。

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来源
《情报理论与实践》 |2022年第5期|189-195|共7页
作者
由丽萍; 刘越; 王世兴;
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作者单位

山西大学经济与管理学院;

山西太原030006;

山西医科大学汾阳学院;

山西汾阳032200;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类心理过程与心理状态;人工神经网络与计算;文字信息处理;
关键词
危机情绪; 长短期记忆网络; 自注意力机制; 语义词典; 情绪分类;

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