【摘 要】
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传统方法对微博舆情事件情感分析缺乏深层次语义支持,且特征稀疏、上下文关系单薄,导致情感分类准确率较低,无法第一时间感知舆情突发事件。针对这些问题,提出一种基于TextCNN和注意力机制的舆情事件情感分析模型。首先采集微博舆情事件文本知识并进行数据预处理,接着利用TextCNN模型的卷积层和池化层从多个角度提取局部特征,再结合Attention机制组合句子向量完成情感分类任务。实验结果表明,文章提出的方法在准确率、精确率、召回率和F1值上均有所提升,其值分别是0.9813、0.9821、0.9804和0.9
【机 构】
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贵州财经大学信息学院,中国船舶工业系统工程研究院,贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室,贵州财经大学计划财务处
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传统方法对微博舆情事件情感分析缺乏深层次语义支持,且特征稀疏、上下文关系单薄,导致情感分类准确率较低,无法第一时间感知舆情突发事件。针对这些问题,提出一种基于TextCNN和注意力机制的舆情事件情感分析模型。首先采集微博舆情事件文本知识并进行数据预处理,接着利用TextCNN模型的卷积层和池化层从多个角度提取局部特征,再结合Attention机制组合句子向量完成情感分类任务。实验结果表明,文章提出的方法在准确率、精确率、召回率和F1值上均有所提升,其值分别是0.9813、0.9821、0.9804和0.9
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