發(fā)布時(shí)間：2018-06-21 12:54

  本文選題：情感分析 + 詞向量�。� 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年08期

【摘要】：詞語(yǔ)的情感信息對(duì)于情感分析任務(wù)至關(guān)重要,現(xiàn)有大多數(shù)基于詞向量的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法只能對(duì)詞語(yǔ)的語(yǔ)法語(yǔ)境建模,但忽略了詞語(yǔ)的情感信息。針對(duì)這一問(wèn)題,提出了一種結(jié)合監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)的詞向量學(xué)習(xí)方法,既能夠獲得詞語(yǔ)的語(yǔ)義信息又能夠獲得情感內(nèi)容。在相關(guān)實(shí)驗(yàn)中,對(duì)詞向量分析作了直觀的舉例對(duì)比,并將該方法用于情感分類(lèi)任務(wù)中,通過(guò)引入新的評(píng)論數(shù)據(jù)集對(duì)該方法進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,融合了語(yǔ)義與情感的詞向量方法效果良好,能更為精確地對(duì)情感信息進(jìn)行分類(lèi)、更為客觀地對(duì)用戶(hù)信息進(jìn)行評(píng)價(jià),助力社交網(wǎng)絡(luò)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(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61402118) 廣東省科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(2013B090200017,2013B010401029,2013B010401034,2015B090901016)
【分類(lèi)號(hào)】：TP181;TP391.1

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本文編號(hào)：2048692