| 融合多粒度语义特征的中文情感分析方法 |
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| 作者姓名： | 任菊香 刘忠宝 |
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| 作者单位： | 1. 山西工程科技职业大学信息工程学院;2. 北京语言大学信息科学学院;3. 泉州信息工程学院软件学院 |
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| 基金项目： | 福建省社会科学基金(FJ2021B126,FJ2022A018); |
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| 摘 要： | 中文情感分析是自然语言处理的重要研究内容,旨在探究中文文本中蕴含的情感倾向.近年来,中文情感分析研究取得了长足进步,但鲜有研究根据语言本身特征和下游任务需求进行探讨.鉴于此,针对中文文本的特殊性以及情感分析的实际需求,在字、词特征的基础上,引入部首特征和情感词性特征,利用双向长短期记忆网络、注意力机制、循环卷积神经网络等模型,提出了融合字、词、部首、词性等多粒度语义特征的中文文本情感分析方法.在融合各类特征的基础上,利用softmax函数进行情感预测.数据集NLPECC(natural language processing and Chinese computing)上的对比实验结果表明,所提方法的F1值均达到84.80%,一定程度上提高了已有方法的性能,较好地完成了中文文本情感分析任务.
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| 关 键 词： | 中文文本 多粒度语义特征 情感分析 大数据环境 |
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