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针对现有中文微博观点分类方法对上下文利用不足、数据表示稀疏和特征依赖于人工设计等问题，提出基于卷积神经网络的中文微博观点分类方法．首先利用交互上下文扩充不同主题下的微博内容，使用低维密集向量初始化微博文本．然后构造卷积神经网络模型，实现特征抽取和组合．最后基于softmax分类函数估计中文微博观点类别．实验表明，相比基准方法，文中方法在精确度和F1值上的效果更好．