本文選題：情感分析 + 詞向量　； 參考：《計算機應用研究》2017年08期

【摘要】：詞語的情感信息對于情感分析任務至關重要,現(xiàn)有大多數(shù)基于詞向量的無監(jiān)督學習方法只能對詞語的語法語境建模,但忽略了詞語的情感信息。針對這一問題,提出了一種結合監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習的詞向量學習方法,既能夠獲得詞語的語義信息又能夠獲得情感內容。在相關實驗中,對詞向量分析作了直觀的舉例對比,并將該方法用于情感分類任務中,通過引入新的評論數(shù)據(jù)集對該方法進行驗證。實驗結果表明,融合了語義與情感的詞向量方法效果良好,能更為精確地對情感信息進行分類、更為客觀地對用戶信息進行評價,助力社交網(wǎng)絡良性發(fā)展。
[Abstract]:The affective information of words is very important to the task of affective analysis. Most unsupervised learning methods based on word vector can only model the grammatical context of words but ignore the emotional information of words. To solve this problem, a word vector learning method combining supervised learning and unsupervised learning is proposed, which can not only obtain semantic information of words but also obtain emotional content. In the relevant experiments, the word vector analysis is compared intuitively, and the method is applied to the task of emotion classification, and the new comment data set is introduced to verify the method. The experimental results show that the word vector method, which combines semantics and emotion, has a good effect, can classify emotion information more accurately, evaluate user information more objectively, and help social network to develop well.
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學計算機學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61402118) 廣東省科技計劃資助項目(2013B090200017,2013B010401029,2013B010401034,2015B090901016)
【分類號】：TP181;TP391.1

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本文編號：2048691