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针对维吾尔语句子情感信息,即喜、怒、哀、乐和客观五分类任务,提出了一种利用深度信念网络（deep belief nets,DBN）模型的深度学习机制进行基于深层语义特征的句子级情感分析方法。该方法通过对维吾尔语情感句及语言特点的深入研究,提取出利于情感分析任务的八项情感特征。为了提高特征对文本语义的表达,将富含词汇深层语义和上下文信息的word embedding特征与情感特征进行融合,作为深度信念网络的输入。利用多层无监督的波尔兹曼机（RBM）训练并提取隐含的深层语义特征,通过有监督的后向传播算法对网络