【摘 要】
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目的:提高中文微博情绪分析的性能。方法:根据现有的情感资料构建了包含情感信息、情绪信息、词性信息的细粒度微博情感词典,将其与大规模文本预训练得到的词向量融合在一起
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61303146)
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目的:提高中文微博情绪分析的性能。方法:根据现有的情感资料构建了包含情感信息、情绪信息、词性信息的细粒度微博情感词典,将其与大规模文本预训练得到的词向量融合在一起构成情绪词向量。针对类别不平衡问题使用过采样方法来平衡样本,采用注意力机制构建微博文本和情绪词的语义表示,然后使用卷积神经网络模型提取特征,最后对微博文本进行情绪分类。结果:通过自然语言处理与中文计算会议(NLPCC)微博情绪分析公共数据集进行评测,与传统方法相比,该方法在宏平均、微平均和F值指标上均有提升。结论:使用CNN和注意力机制相结合的方
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