【摘 要】
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微博言论往往带有强烈的情感色彩,对微博言论的情感分析是获取用户观点态度的重要方法.许多学者都是将研究的重点集中在句子词性、情感符号以及情感语料库等方面,然而用户自
【机 构】
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重庆理工大学计算机科学与工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61702063,61502064,61502065);国家社会科学基金资助项目(17XXW005);重庆市基础科学与前沿技术研究项目(cstc2017jcyjBX0059,cstc2015jcyjBX0127,cstc2017jcyjAX0144,cstc2017jcyjAX0339,cstc2017jcyjAX0144);重庆市教委人文社科重点研究项目(17SKG
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微博言论往往带有强烈的情感色彩,对微博言论的情感分析是获取用户观点态度的重要方法.许多学者都是将研究的重点集中在句子词性、情感符号以及情感语料库等方面,然而用户自身的情感倾向性并没有受到足够的重视.因此,提出了1种新的微博情感分类方法,其通过建模用户自身的情感标志得分来帮助识别语句的情感特征,具体的讲,将带有情感信息的微博语句词向量序列输入到长短期记忆网络(LSTM),并将LSTM输出的特征表示与用户情感得分进行结合作为全连接层的输入,并通过Softmax层实现了对微博文本的情感极性分类.实验表明,提出的方法 UA-LSTM在情感分类任务上的表现超过的所有基准方法,并且比最优的基准方法 MF-CNN在F1值上提升了3.4%,达到0.91.
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