【摘 要】
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文本情绪多标签分类是一种细粒度的文本情感分析,通过挖掘文本中蕴含的多种情绪信息,为文本分配多种所属的情绪标签。本文提出一种基于标签特征的CNN多标签情绪分类方法,首先
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61672331;61573231;61632011)
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文本情绪多标签分类是一种细粒度的文本情感分析,通过挖掘文本中蕴含的多种情绪信息,为文本分配多种所属的情绪标签。本文提出一种基于标签特征的CNN多标签情绪分类方法,首先利用word2vec对文本进行词向量表示,然后利用标签特征来强化文本情绪和标签之间的联系,将其融合于CNN模型中,用于对文本情绪进行深层次的表示和多标签分类。为了验证本文方法的有效性,选取了CLR和LPLO两个多标签分类方法作为基准方法,在NLPCC2014的中文微博情绪分析数据集进行比较实验。实验结果表明,使用标签特征的CNN模型,可以提升微博情绪的分类性能。
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