【摘 要】
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针对通过微博文本获取用户情感倾向，以提高舆情监控效率的问题。利用深度学习的方法实现微博语料的情感分类，构建符合近年文本长度分布特点的高质量微博情感分类数据集，分析微博文本长度对情感分类的影响。由于中长语料主观性强、句子关联度弱，其检测准确率偏低。针对此问题，本文提出一种基于胶囊网络的中长微博情感分析模型。采用注意力机制，在融合局部特征与全局特征的基础上，利用胶囊向量实现深层情感特征提取，提高中长语
【机 构】
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中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室
【基金项目】
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天津市研究生科研创新项目（2020YJSB097）；
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针对通过微博文本获取用户情感倾向，以提高舆情监控效率的问题。利用深度学习的方法实现微博语料的情感分类，构建符合近年文本长度分布特点的高质量微博情感分类数据集，分析微博文本长度对情感分类的影响。由于中长语料主观性强、句子关联度弱，其检测准确率偏低。针对此问题，本文提出一种基于胶囊网络的中长微博情感分析模型。采用注意力机制，在融合局部特征与全局特征的基础上，利用胶囊向量实现深层情感特征提取，提高中长语料的检测效果。利用本文搜集的数据集进行实验，结果表明，相较于多种深度学习算法，本文模型性能更佳。在不同文本长度语料的对比实验中，伴随着文本长度的增加，分类准确率逐渐降低。相较于传统的LSTM算法，本文模型随文本长度增加效果提升，证明了该模型针对中长微博文本情感分类的可行性。
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