【摘 要】
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针对短文本简短的特性,为提高对其进行情感分类准确率,提出了T-CLSTM(Topic-based Context CLSTM)模型。该模型通过LDA模型生成词主题向量,并构建滑动窗口词主题上下文和层次
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61402008,61402009);安徽省科技重大专项(16030901060);安徽省高校自然科学研究重大项目(KJ2014ZD05);安徽省高校优秀青年人才支持计划
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针对短文本简短的特性,为提高对其进行情感分类准确率,提出了T-CLSTM(Topic-based Context CLSTM)模型。该模型通过LDA模型生成词主题向量,并构建滑动窗口词主题上下文和层次词主题上下文,实现短文本信息扩展。探讨词主题、词主题上下文的构成,以及滑动窗口尺寸对词主题上下文的影响;将词向量和词主题上下文向量作为输入特征量训练分类模型,进行情感分类。在COAE2014语料上进行实验,结果表明,本文提出的模型分类准确率可达92.3%,相比baseline算法SVM和LSTM分别提高2%和4%。
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