【摘 要】
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主观性检测是情感分析的基础,而情感分析需要多种技术来感知非预期的交流手段。目前很少有研究成果适合于通过分布式单词表示(DWRs)来获取句法、语义和上下文情感信息。文章首先通过递归神经网络(RNN)变体上的加权机制将DWR与卷积神经网络(CNN)连接起来,分别涉及加权注意池(WAP)。然后使DWRs上的情感分析包含Word2vec、FastText和GloVe,以生成密集高效的连接表示(DECR)来保持对单个RNN层的长期依赖性。最后利用这些获得的表示方法,输入到CNN包含一个卷积层,利用WAP对多源社交媒
【基金项目】
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宿州学院校级科研平台开放课题项目(编号2019ykf30),宿州学院校级科研平台开放课题项目(编号2019ykf03),安徽省教育厅高校科学研究重点项目(编号KJ2019A0668)的成果之一。
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主观性检测是情感分析的基础,而情感分析需要多种技术来感知非预期的交流手段。目前很少有研究成果适合于通过分布式单词表示(DWRs)来获取句法、语义和上下文情感信息。文章首先通过递归神经网络(RNN)变体上的加权机制将DWR与卷积神经网络(CNN)连接起来,分别涉及加权注意池(WAP)。然后使DWRs上的情感分析包含Word2vec、FastText和GloVe,以生成密集高效的连接表示(DECR)来保持对单个RNN层的长期依赖性。最后利用这些获得的表示方法,输入到CNN包含一个卷积层,利用WAP对多源社交媒
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