【摘 要】
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现有的文本情感分析模型很少融入性格线索,但不同性格的用户却具有不尽相同的情感表达方式.结合心理学中Big-Five性格模型,提出一种融合性格线索的微博情感分类模型PBiLSTM.
【机 构】
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西北民族大学中国民族语言文字信息技术教育部重点实验室,西北民族大学丝绸之路信息港−中西亚信息研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61762076),2018年度教育部人文社会科学研究青年基金(18YJCZH065)
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现有的文本情感分析模型很少融入性格线索,但不同性格的用户却具有不尽相同的情感表达方式.结合心理学中Big-Five性格模型,提出一种融合性格线索的微博情感分类模型PBiLSTM.该模型将微博句子文本的情感特征与用户性格线索进行融合,增加新的情感判别维度,并利用BiLSTM能够提取文本全局特征的优势,有效提升了模型情感分类的能力.实验结果表明,融合性格线索的微博情感分析模型PBiLSTM的准确率可以达到93.68%,并在多项性能指标上都取得了很好的结果.
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