發(fā)布時(shí)間：2019-05-27 21:00

【摘要】：該文提出了一種基于情感詞向量的情感分類方法。詞向量采用連續(xù)實(shí)數(shù)域上的固定維數(shù)向量來(lái)表示詞匯,能夠表達(dá)詞匯豐富的語(yǔ)義信息。詞向量的學(xué)習(xí)方法,如word2vec,能從大規(guī)模語(yǔ)料中通過(guò)上下文信息挖掘出潛藏的詞語(yǔ)間語(yǔ)義關(guān)聯(lián)。本文在從語(yǔ)料中學(xué)習(xí)得到的蘊(yùn)含語(yǔ)義信息的詞向量基礎(chǔ)上,對(duì)其進(jìn)行情感調(diào)整,得到同時(shí)考慮語(yǔ)義和情感傾向的詞向量。對(duì)于一篇輸入文本,基于情感詞向量建立文本的特征表示,采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對(duì)文本進(jìn)行情感分類。該方法與基于詞、N-gram及原始word2vec詞向量構(gòu)建文本表示的方法相比,情感分類準(zhǔn)確率更高、性能和穩(wěn)定性更好。
[Abstract]:In this paper, an emotion classification method based on emotional word vector is proposed. The word vector uses the fixed dimension vector in the continuous real number domain to represent the vocabulary, which can express the rich semantic information of the vocabulary. Word vector learning methods, such as word2vec, can mine hidden semantic associations between words from large-scale corpus through context information. On the basis of the word vector containing semantic information learned from the corpus, this paper adjusts its emotion and obtains the word vector which takes into account both semantic and emotional tendencies. For an input text, the feature representation of the text is established based on the emotional word vector, and the emotional classification of the text is carried out by using the method of machine learning. Compared with the method of constructing text representation based on word, N-gram and original word2vec word vector, this method has higher accuracy, better performance and stability.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所中國(guó)科學(xué)院網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)科學(xué)與技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國(guó)家973計(jì)劃(2014CB340406,2013CB329602) 國(guó)家863計(jì)劃(2014AA015204) 國(guó)家自然科學(xué)基金(61232010)
【分類號(hào)】：TP391.1

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本文編號(hào)：2486475