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基于情感词向量的微博情感分类
杜慧; 徐学可; 伍大勇; 刘悦; 余智华; 程学旗
2017
发表期刊中文信息学报
ISSN1003-0077
卷号31.0期号:003页码:170
摘要该文提出了一种基于情感词向量的情感分类方法。词向量采用连续实数域上的固定维数向量来表示词汇,能够表达词汇丰富的语义信息。词向量的学习方法,如word2vec,能从大规模语料中通过上下文信息挖掘出潜藏的词语间语义关联。本文在从语料中学习得到的蕴含语义信息的词向量基础上,对其进行情感调整,得到同时考虑语义和情感倾向的词向量。对于一篇输入文本,基于情感词向量建立文本的特征表示,采用机器学习的方法对文本进行情感分类。该方法与基于词、N-gram及原始word2vec词向量构建文本表示的方法相比,情感分类准确率更高、性能和稳定性更好。
关键词情感分析 情感分类 词向量 机器学习
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/37632
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位中国科学院计算技术研究所
第一作者单位中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
杜慧,徐学可,伍大勇,等. 基于情感词向量的微博情感分类[J]. 中文信息学报,2017,31.0(003):170.
APA 杜慧,徐学可,伍大勇,刘悦,余智华,&程学旗.(2017).基于情感词向量的微博情感分类.中文信息学报,31.0(003),170.
MLA 杜慧,et al."基于情感词向量的微博情感分类".中文信息学报 31.0.003(2017):170.
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