【摘 要】
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随着在线评论和推荐系统可用性的不断增加,情感分析逐渐成为学术研究中的一个重要的任务,近年来得到了许多研究人员的关注。传统的解决文本情感分析问题的方法主要是基于情感
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随着在线评论和推荐系统可用性的不断增加,情感分析逐渐成为学术研究中的一个重要的任务,近年来得到了许多研究人员的关注。传统的解决文本情感分析问题的方法主要是基于情感词典或浅层学习,利用回归、分类等方案实现特征的提取及分类。但由于评论语料内容简短,特征稀疏,含有大量未登录词使得上述这些方法存在数据稀疏问题,且忽略了词的语序问题。以这类方法为起点,本文采用深度学习的方法对评论文本进行情感分析,通过组合实验对比,找到可以深度理解人类情感表达的模型。
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