【摘 要】
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面对微博情感评测任务中的多标签分类问题时,基于向量空间模型的传统文本特征表示方法难以提供有效的语义特征。基于深度学习的词向量表示技术,能够很好地体现词语的语法和语
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61303115;61373039;61472290);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(2013014111002512)
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面对微博情感评测任务中的多标签分类问题时,基于向量空间模型的传统文本特征表示方法难以提供有效的语义特征。基于深度学习的词向量表示技术,能够很好地体现词语的语法和语义关系,且可以依据语义合成原理有效地构建句子的特征表示向量。作者提出一个针对微博句子的多标签情感分类系统,首先从1个大规模的无标注微博文本数据集中学习中文词语的词向量表示,然后采用卷积神经网络(convolution neural network,CNN)模型进行有监督的多情感分类学习,利用学习到的CNN模型将微博句子中的词向量合成为句子向量,最
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