【摘 要】
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为了对越南语新闻进行情感分类,本文提出了一种融入观点句特征的汉越双语新闻情感分类方法.新闻文本强调的是对事实的客观描述,情感的表达并不明显.新闻的观点句中包含较多情
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500;昆明理工大学云南省人工智能重点实验室,云南昆明650500
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为了对越南语新闻进行情感分类,本文提出了一种融入观点句特征的汉越双语新闻情感分类方法.新闻文本强调的是对事实的客观描述,情感的表达并不明显.新闻的观点句中包含较多情感信息,利用这些情感信息有助于新闻情感分类.首先通过汉越双语词嵌入模型将汉语和越南语映射到同一个语义空间中.然后根据新闻文本的特点,使用卷积神经网络从观点句中抽取观点特征,通过选择性门控网络将观点句特征融入隐藏层中,之后利用层次注意力机制对新闻中的情感信息进行关注,最后通过softmax对情感极性进行分类.实验表明,该方法可以有效地提升越南语新闻情感分类的准确性.
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