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基于字词融合特征的微博情绪识别方法
被引:9
作者
:
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机构:
殷昊
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机构:
徐健
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机构:
李寿山
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机构:
周国栋
机构
:
[1]
苏州大学计算机科学与技术学院
来源
:
计算机科学
|
2018年
/ 45(S2)卷
/ S2期
关键词
:
情绪识别;
融合特征;
LSTM;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.1 [文字信息处理];
学科分类号
:
120506
[数字人文]
;
摘要
:
文本情绪识别是自然语言处理问题中的一项基本任务。该任务旨在通过分析文本判断该文本是否含有情绪。针对该任务,提出了一种基于字词融合特征的微博情绪识别方法。相对于传统方法,所提方法能够充分考虑微博语言的特点,充分利用字词融合特征提升识别性能。具体而言,首先将微博文本分别用字特征和词特征表示;然后利用LSTM模型(或双向LSTM模型)分别从字特征和词特征表示的微博文本中提取隐层特征;最后融合两组隐层特征,得到字词融合特征,从而进行情绪识别。实验结果表明,该方法能够获得更好的情绪识别性能。
引用
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页数:5
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