用于微博情感分析的深度学习网络模型

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随着微博在网络中的兴起,对微博中包含的情感信息的研究越来越多地引起人们的关注,并取得了一定的成果。论文结合特定情感特征和卷积神经网络进行情感分析,提出一种用于中文微博情感分析的多通道卷积神经网络模型。针对微博短文本特有的内容信息,提取微博短文本的情感词集合。通过不同特征信息的结合,形成不同的通道作为卷积神经网络的输入,使卷积神经网络学习到更多的特征信息,获取更多的隐含信息。最后在COAE2014数据集和微博语料数据上进行实验,取得了比目前主流的卷积神经网络和传统分类器更好的性能。
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