【摘 要】
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针对社交网络文本传统情感分类模型存在先验知识依赖以及语义理解不足问题,提出一种基于word2vec和双向长短时记忆循环神经网络的情感分类模型WEEF-BILSTM。采用基于CBOW方式
【机 构】
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重庆理工大学计算机科学与工程学院,CollegeofEngineering
【基金项目】
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重庆理工大学研究生创新项目(ycx2018245);重庆市教育委员会人文社会科学研究项目(17SKG144);国家教育部人文社科青年基金资助项目(16YJC860010);国家社科基金资助项目(17XXW004);2018年重庆市科委技术创新与应用示范项目(cstc2018jscx-msybX0049)
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针对社交网络文本传统情感分类模型存在先验知识依赖以及语义理解不足问题,提出一种基于word2vec和双向长短时记忆循环神经网络的情感分类模型WEEF-BILSTM。采用基于CBOW方式的word2vec模型针对语料训练词向量,减小词向量间的稀疏度,通过双向LSTM神经网络获取更为完整的文本上下文信息从而提取出深度词向量特征,继而使用one-versus-one SVM对其进行情感分类。实验结果表明:提出的WEEF-BILSTM模型较其他模型分类效果更好,能达到更优的准确率和F值。
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