【摘 要】
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文本情绪原因识别作为一个新型的研究方向在文本情绪分析领域占据重要地位.本文结合卷积神经网络,提出了一种基于集成卷积神经网络的情绪原因识别方法.该方法通过词向量、卷积、池化等操作充分融合了句子的语义信息,利用多个CNN集成降低数据不平衡性对情绪原因识别的影响,克服了传统情绪原因识别方法的繁琐规则制定、特征抽取、特征空间降维等过程.实验结果表明,本文的方法在情绪原因识别方面取得了较好的效果,对于情绪归
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,山西太原 030006 山西大学计算机与信息技术学院,山西太原 03
【出 处】
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第十六届全国计算语言学学术会议暨第五届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会
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文本情绪原因识别作为一个新型的研究方向在文本情绪分析领域占据重要地位.本文结合卷积神经网络,提出了一种基于集成卷积神经网络的情绪原因识别方法.该方法通过词向量、卷积、池化等操作充分融合了句子的语义信息,利用多个CNN集成降低数据不平衡性对情绪原因识别的影响,克服了传统情绪原因识别方法的繁琐规则制定、特征抽取、特征空间降维等过程.实验结果表明,本文的方法在情绪原因识别方面取得了较好的效果,对于情绪归因的方法研究具有一定的指导作用.
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