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所属单位：计算机科学与技术学院/人工智能学院/软件学院
发表刊物：计算机应用
关键字：情感分析;词嵌入;情感词;情感信息;双向长短期记忆网络;
摘要：在使用词嵌入法进行词转向量时,两个反义词会转换成相近的向量。如果这两个词是情感词,将会导致词的情感信息的丢失,这在情感分析任务中是不合理的。为了解决这个问题,提出了一种在词嵌入的基础上增加情感向量来获取情感信息的方法。首先利用情感词典资源构建情感向量,将其与词嵌入法得到的词向量融合在一起;然后采用双向长短期记忆(BiLSTM)网络获取文本的特征;最后对文本的情感进行分类。在4个数据集上分别对该方法与未融合情感向量的方法进行了实验。实验结果表明所提方法分类准确度与F1值都高于未融合方法,说明了加入情感向量有助于提高情感分析的性能。
ISSN号：1001-9081
是否译文：否
发表时间：2019-03-08
合写作者：孟仕林,关东海,翟象平
通讯作者：赵蕴龙