【摘 要】
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情感分类是通过分析用户在互联网中发布评论数据进行情感倾向判断,其过程需要质量比较高的情感资源。然而这些情感资源在不同语言之间的存在相当不均衡,一些语言的资源相对匮
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院,河北省大数据计算重点实验室（河北工业大学）
【基金项目】
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国家青年科学基金项目(61806072),天津市应用基础与前沿技术研究计划(16JCYBJC15600)
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情感分类是通过分析用户在互联网中发布评论数据进行情感倾向判断,其过程需要质量比较高的情感资源。然而这些情感资源在不同语言之间的存在相当不均衡,一些语言的资源相对匮乏限制了情感分类的发展。因此借助源语言的资源预测目标语言情感取向的跨语言情感分类吸引了很多研究者的关注。在以往进行的跨语言情感分类研究中,主要借助机器翻译引擎进行两种语言之间的映射,但是这些方法的分类效果严重依赖于翻译的质量,同时很难去获取到文本中的情感信息。本文提出了一种基于共享空间的跨语言情感分类方法,该方法是通过TF-IDF算法提取语料集中
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