【摘 要】
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利用深度学习方法进行情感分析时,将文本作为一个整体进行编码,缺乏对表情符号与情感词的有效关注。而传统基于词典的方法则过分依赖于情感词典与判断规则的质量,不能充分考
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利用深度学习方法进行情感分析时,将文本作为一个整体进行编码,缺乏对表情符号与情感词的有效关注。而传统基于词典的方法则过分依赖于情感词典与判断规则的质量,不能充分考虑文本深层语义关系。针对该问题,构建融合表情符号与情感词的自注意力模型。通过BLSTM训练得到情感符号,并与文本特征向量融合,同时引入结构化自注意力机制识别文本中不同情感符号的情感信息。在NLPCC2014和微博公开语料数据集上的实验表明,相较传统情感分析方法,该模型可有效提高情感分类准确率。
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