用于微博情感分析的深度学习网络模型

摘要：

随着微博在网络中的兴起,对微博中包含的情感信息的研究越来越多地引起人们的关注,并取得了一定的成果.论文结合特定情感特征和卷积神经网络进行情感分析,提出一种用于中文微博情感分析的多通道卷积神经网络模型.针对微博短文本特有的内容信息,提取微博短文本的情感词集合.通过不同特征信息的结合,形成不同的通道作为卷积神经网络的输入,使卷积神经网络学习到更多的特征信息,获取更多的隐含信息.最后在COAE2014数据集和微博语料数据上进行实验,取得了比目前主流的卷积神经网络和传统分类器更好的性能.

关键词：微博情感分析、深度学习、卷积神经网络、多通道、自然语言处理

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省自然科学基金项目;广东省高等院校学科与专业建设专项资金项目;大学生创新创业训练与培育项目

在线出版日期：2020-09-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1674-1681