【摘 要】
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社交媒体的发展吸引大量用户，继而产生海量的用户生成内容。对用户生成内容的挖掘分析能够及时掌握用户的情绪动态，继而帮助事件处理、政策施行等。已有研究利用监督机器学习方
【机 构】
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南京理工大学信息管理系,江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京大学
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社交媒体的发展吸引大量用户，继而产生海量的用户生成内容。对用户生成内容的挖掘分析能够及时掌握用户的情绪动态，继而帮助事件处理、政策施行等。已有研究利用监督机器学习方法进行文本情绪分类，但是这类方法依赖于语料的标注、耗时耗力，并且存在领域适应性问题。迁移学习方法能够避免大量的语料标注、并且一定程度解决领域适应性问题。但是，目前迁移学习鲜有用于情绪分类任务。此外，情绪分类主要是针对博文等长文本，缺少针对微博短文本的相关实证研究。本文在主客观分类基础上，利用迁移学习方法对H7N9微博主观语料文本进行情感分类，并
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