【摘 要】
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目前,情感分析领域针对反讽识别尤其是中文反讽识别的国内相关研究较少,同时存在反讽识别准确率不高的问题。因此,提出融合微博特有语言特征的词袋模型,分别在传统机器学习分
【机 构】
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目前,情感分析领域针对反讽识别尤其是中文反讽识别的国内相关研究较少,同时存在反讽识别准确率不高的问题。因此,提出融合微博特有语言特征的词袋模型,分别在传统机器学习分类器中进行训练、测试,但仍存在识别准确率不高的问题。为了进一步提高反讽识别的准确率,在前期研究工作的基础上,提出了一种融合微博反讽语言特征的卷积神经网络模型。经过训练、测试、持续对该模型进行优化,该模型的准确率、召回率等指标相对于传统机器学习模型得到了明显提升。
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