基于混合编码的社交媒体英语文本情绪检测

摘要：

社交媒体作为人们表达情感提供了一种简单的方式,人们利用这些平台来展示他们对某事的喜欢或不喜欢和他们对情况的感受等等.在自然语言处理中,情感识别和分类是一个常见的研究任务,其中一个模型可以检测这些类型的情感.由于缺乏数据,对于印度语言来说是相当具有挑战性的,而且作为一个多语言社会,人们往往在社交媒体上使用代码混合模式.在文章中,为分析这些数据,创建一个12000条来自不同来源的印地语-英语代码混合文本的数据集,并用快乐、悲伤和愤怒的情绪对其进行注释.使用预先训练的双语模型来生成特征向量,并使用深度神经网络作为分类模型.CNN-BiLSTM的分类准确率为83.21％,优于其他实验模型.

关键词：代码混合英文文本、情感检测、一维卷积神经网络、长短期记忆

所属期刊栏目：12

分类号：V243(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)

在线出版日期：2022-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：28-30,34