【摘 要】
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由于微博等网络文本所含的上下文信息有限，网络文本情感分析更具有挑战性。针对网络文本情感分析，提出了一种基于全卷积—多池化单元的卷积神经网络模型，实现情感多分类标注。无
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61272367);江苏省科技厅资助项目(BY2015027-12)
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由于微博等网络文本所含的上下文信息有限，网络文本情感分析更具有挑战性。针对网络文本情感分析，提出了一种基于全卷积—多池化单元的卷积神经网络模型，实现情感多分类标注。无须手动指定多种上下文窗口大小和尽量保留文本的多层次语义，模型通过堆叠多级全卷积—多池化单元，提取出文本特征向量。该文本特征向量包含多个抽象级别、多种上下文窗口大小和不同层次语义的文本特征。模型最后基于此向量计算情感多分类标注。实验表明，模型的网络文本情感多分类标注正确率达到56.3%，与同类模型比较，提高了情感多分类标注的正确率。
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