【摘 要】
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随着我国互联网技术的飞速发展,导致碎片化信息增多,让舆情监测工作面临了新的挑战.越来越多的研究者开始通过情感分析的方式对碎片化信息进行舆情监测工作.针对这一问题本文
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随着我国互联网技术的飞速发展,导致碎片化信息增多,让舆情监测工作面临了新的挑战.越来越多的研究者开始通过情感分析的方式对碎片化信息进行舆情监测工作.针对这一问题本文主要使用机器学习的方法研究解决短文本的情感分析问题和不均衡数据下的多分类多粒度的情感分析问题.在短文本的情感分析问题的研究过程中,提出一种基于卷积神经网络模型和XGBoost相结合的CNN-XGB方法,解决了在互联网评论中短文本居多导致情感分析模型结果较差的问题.CNN-XGB方法主要优势在于通过XGBoost替代CNN模型原有的分类器使CNN-XGB方法的情感分析正确率得到提升.实验结果表明本文提出的CNN-XGB方法处理短文本情感分析问题时与CNN模型对比准确率有明显提升.实验同时证明CNN-XGB方法具有可行性.在解决不均衡数据下的多分类多粒度情感分析问题的研究过程中,提出一种基于seq2seq模型的MO-seq2seq方法解决在多分类多粒度情感分析中因训练数据集不均衡导致情感分析模型准确率较低的问题.MO-seq2seq方法的主要贡献是将原有seq2seq模型解码端直接输出情感分析结果优化为通过两个步骤输出结果.首先获得初步情感分析结果和数据是否为小样本数据,之后结合前一步结果综合考虑最终得到情感分析结果.实验结果表明本文提出MO-seq2seq方法在解决不均衡数据情感分析问题时与seq2seq模型对比准确率有明显提升.实验同时证明MO-seq2seq方法具有可行性.本文提出的CNN-XGB方法和MO-seq2seq方法对解决情感分析问题有一定的现实意义.未来可以结合最新模型对多分类多粒度情感问题进一步进行研究.
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