【摘 要】
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针对传统情感分类方法未考虑文本间的深层语义关系,过于依赖背景知识并且忽略文本间情感极性的弊端,结合维吾尔语语言特征以及词语间的情感特征,探索基于word embedding和BI-
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61331011、61262060、61463048、61462083);国家973重点基础研究发展计划基金项目(2014cb340506)
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针对传统情感分类方法未考虑文本间的深层语义关系,过于依赖背景知识并且忽略文本间情感极性的弊端,结合维吾尔语语言特征以及词语间的情感特征,探索基于word embedding和BI-LSTM的维吾尔语文本情感分析方法。结合词语间的情感特征,利用word embedding构建词向量,获取文本的情感及语义表示;通过训练双向LSTM深度学习模型,实现维吾尔语情感分类。同等条件下,与RNN、CNN、SVM等方法进行对比,对比结果表明,该方法可以有效提高维吾尔语文本情感分类的准确率。
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