【摘 要】
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网络社交的流行与普及,使得微博等短文本区别于以往传统文章,具有了独有的文学表达形式和情感发泄方式,导致基于短文本的机器学习情感分析工作难度逐渐增大。针对微博短文本的语言表达新特性,爬取收集大量无情感标记微博数据,建立微博短文本语料库,基于全局语料库构建词与短文本的全局关系图,使用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)文档嵌入作为图节点的特征值,采用图卷积进行节点间的特征传递和特征提取。采样部分无情感标记微博数据进行人工标注
【机 构】
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中国民航大学电子信息与自动化学院,中国民航大学经济与管理学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(3122018C005)。
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网络社交的流行与普及,使得微博等短文本区别于以往传统文章,具有了独有的文学表达形式和情感发泄方式,导致基于短文本的机器学习情感分析工作难度逐渐增大。针对微博短文本的语言表达新特性,爬取收集大量无情感标记微博数据,建立微博短文本语料库,基于全局语料库构建词与短文本的全局关系图,使用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)文档嵌入作为图节点的特征值,采用图卷积进行节点间的特征传递和特征提取。采样部分无情感标记微博数据进行人工标注
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