【摘 要】
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案件微博评论的情绪分类是一个特定领域的情感多分类任务,旨在快速有效地识别海量评论中的情绪,有助于相关部门及时评估舆情风险和制定相关政策.由于传统方法难以有效利用评
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明理工大学云南省人工智能实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC0830105),云南省高新技术产业专项(201606),国家自然科学基金(61972186)资助
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案件微博评论的情绪分类是一个特定领域的情感多分类任务,旨在快速有效地识别海量评论中的情绪,有助于相关部门及时评估舆情风险和制定相关政策.由于传统方法难以有效利用评论中常用的情绪词和表情符号等情绪知识,本文提出一种融合情绪知识的案件微博评论情绪分类方法.首先,整合现有的情感计算资源构建了一个包含案件微博情绪词典、表情符号、网络用语、否定词及程度副词等的情绪知识库.其次,考虑情绪知识库和词性的作用定义了15种情绪知识,通过提出的连续向量表示方法构建评论的情绪知识表示.然后将评论的语义表示和情绪知识表示分别输入
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