基于注意力机制的微博情感分析

周瑛; 刘越; 蔡俊

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基于注意力机制的微博情感分析

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[目的/意义]微博作为人们表达观点的重要平台,已成为文本情感分析的一个研究热点.文章提出一个基于注意力机制的LSTM模型,以华为P10闪存门事件微博相关评论为研究对象,分析网络用户对该事件的情感趋向,以验证该模型的有效性.[方法/过程]引入深度学习理论,使用基于注意力机制的LSTM模型进行情感分析以更好地把握文本中的情感信息,提升情感分类的成功率.[结果/结论]基于注意力机制的LSTM模型是一个有效的模型,在分析较长文本的情感特征时更加准确,比较适合微博这类成段落的文本分析.[局限]对于颜文字、表情包等非文字信息无法进行处理及无法体现词与词之间的关系.

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来源
《情报理论与实践》 |2018年第3期|89-94|共6页
作者
周瑛; 刘越; 蔡俊;
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作者单位

安徽大学管理学院;

安徽合肥230601;

安徽大学管理学院;

安徽合肥230601;

安徽大学管理学院;

安徽合肥230601;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
自然语言处理; 情感分析; 情感词; 注意力机制; LSTM模型;

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