用于微博情感分析的一种情感语义增强的深度学习模型
基于神经语言模型的词向量表示技术能够从大规模的未标注文本数据集中自动学习词语的有效特征表示,已经在许多自然语言处理任务及研究中取得重要进展.微博中的表情符号是微博情感分析最重要的特征之一,已有大量的研究工作在探索有效地利用表情符号来提升微博情感分类效果.借助词向量表示技术,为常用表情符号构建情感空间的特征表示矩阵RE;基于向量的语义合成计算原理,通过矩阵RE与词向量的乘积运算完成词义到情感空间的映射;接着输入到一个MCNN(Multi-channel Convolution Neural Network)模型,学习一个微博的情感分类器.整个模型称为EMCNN(Emotion-semantics enhanced MCNN),将基于表情符号的情感空间映射与深度学习模型MCNN结合,有效增强了MCNN捕捉情感语义的能力.EMCNN模型在NLPCC微博情感评测数据集上的多个情感分类实验中取得最佳分类性能,并在所有性能指标上超过目前已知文献中的最好分类效果.在取得以上分类性能提升的同时,EMCNN相对MCNN的训练耗时在主客观分类时减少了36.15%,在情感7分类时减少了33.82%.
微博、情感分析、深度学习、卷积神经网络、自然语言处理、社交网络
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61303115,61373039,61472290;高等学校博士学科点专项科研基金2013014111002512资助.This work is supported by the National Natural Science Foundation of China.61303115,61373039 and 61472290;the Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education2013014111002512
2017-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共18页
773-790
