【摘 要】
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基于卷积神经网络（CNN）的方法在情感分类任务中得到广泛应用,该方法使用词向量作为网络的输入,但是,在卷积过程中每个词向量只能表征一个单词,并不蕴含上下文信息,导致了信息传
【基金项目】
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国家自然科学基金（61173036）, 国家高技术研究发展计划项目（2012AA01A301-01）, 湖南省科技计划项目（2015GK3015）
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基于卷积神经网络（CNN）的方法在情感分类任务中得到广泛应用,该方法使用词向量作为网络的输入,但是,在卷积过程中每个词向量只能表征一个单词,并不蕴含上下文信息,导致了信息传递连续性的降低。为此,构建一种基于词语邻近特征的CNN模型,在卷积过程中让每个词向量携带邻近词语的特征,既保证信息传递的连续性,也保证词向量在局部范围内的序列性。实验结果表明,在COAE2014（二分类）和COAE2015（三分类）的情感分类任务上,该模型的准确率分别达到89.43%和85.61%,验证了其可行性和高效性。
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