排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
提出1种基于卷积神经网络的多维特征微博情感分析新机制;利用词向量计算文本的语义特征,结合基于表情字符的情感特征,利用卷积神经网络挖掘特征集合与情感标签间的深层次关联,训练情感分类器;结合微博文本的语义和情感特征,同时利用卷积神经网络的抽象特征提取能力,进而改善情感分析性能。研究结果表明:引入表情字符的情感特征模型可使情感分析准确率提高2.62%;相比基于词典的机器学习模型,新机制将情感分析准确率与F度量分别提升21.29%和19.20%。 相似文献
2.
针对传统情感分析方法对微博短文本应用效果不佳的问题,提出将文本情感特征与深度学习模型融合的微博情感分析新机制.通过词向量计算文本的语义特征,结合基于表情字符的情感特征,利用卷积神经网络挖掘特征集合与情感标签间的深层次关联,训练情感分类器.实验结果表明,相比基于词典的机器学习模型,该机制将情感分析准确率与F度量分别相对提升21.29%和19.20%.该机制结合语义和情感特征,利用卷积神经网络的抽象特征提取能力,改善微博短文本的情感分析精度. 相似文献
1