基于情绪特定词向量的情绪分类算法

摘要：

情绪分析是自然语言处理领域的一个研究热点,其通过分析人们发布的文本推测人们的主观感受.情绪分类是情绪分析中的一个基本任务,旨在判断一个文本的情绪类别.对情绪分类来说,词语的表示具有决定性的作用.许多现有的词向量学习算法只对词语的上下文语义信息进行建模,而忽略了词语的情绪信息,这样会导致上下文相似但情绪相反的词语有相似的词向量.为了解决该问题,通过构建一个由两个基本网络(即文档-词网络和情绪图标-词网络)组成的异构网络来学习情绪特定的词向量.最后,在标注样本上训练一个LSTM分类器.实验结果表明了所提情绪特定词向量学习算法的有效性.

关键词：情感分析、情绪分类、词向量

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61331011 ,61375073

在线出版日期：2019-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：93-97