【摘 要】
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随着社交网络的迅速发展,产生了大量的社交网络文本数据。国际语义评测比赛SemEval-2016和自然语言处理与中文计算国际会议NLPCC2016均提出了针对社交网络文本进行立场检测分
【基金项目】
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国家自然科学基金(61702347)
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随着社交网络的迅速发展,产生了大量的社交网络文本数据。国际语义评测比赛SemEval-2016和自然语言处理与中文计算国际会议NLPCC2016均提出了针对社交网络文本进行立场检测分析的任务。传统的立场检测任务中,研究人员主要通过构建特征工程、情感词典等来挖掘文本语义特征,但需要花费大量人力在特征选择及其设计上。在深度学习中,长短时记忆网络LSTM可以获取句子的长时记忆信息,而一维卷积神经网络CNN能够获取文本的局部主要语义信息。文中提出一种基于词向量技术和CNN-BiLSTM的深度融合模型,首先利用卷积
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