【摘 要】
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为改善中文微博领域现有中文分词不准确且微博文本不规范问题,提出将cw2vec和CNN-BiLSTM注意力相结合的混合深度学习模型方法进行中文微博情感分类。首先使用cw2vec进行中文
【机 构】
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山东科技大学计算机科学与工程学院,山东农业大学信息科学与工程学院,山东科技大学智能装备学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(E040101,50811120111,51574221,41874044),山东科技大学(泰安)科研创新团队项目(2013KYTD04),山东科技大学科研平台项目(2014KYPT30)
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为改善中文微博领域现有中文分词不准确且微博文本不规范问题,提出将cw2vec和CNN-BiLSTM注意力相结合的混合深度学习模型方法进行中文微博情感分类。首先使用cw2vec进行中文词向量训练,转换为相应的向量作为分类模型输入,然后利用CNN提取局部特征,采用BiLSTM提取上下文特征进行深度学习,最后增加注意力模型获取重要特征,并使用Softmax函数进行分类。实验结果表明,使用cw2vec模型训练中文微博词时,准确率达到88.72%,使用cw2vec和CNN-BiLSTM注意力混合深度学习模型的精确率
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