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题名基于特征融合的层次结构微博情感分类
被引量：6
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作者
朱宪莹
刘箴
金炜
刘婷婷
刘翠娟
柴艳杰
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机构
宁波大学信息科学与工程学院
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出处
《电信科学》
北大核心
2016年第7期106-114,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.61373068
No.61271399)
+4 种基金
宁波市科技计划基金资助项目(No.2015A610128
No.2015C50053
No.2015D10011
No.2011B81002)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(No.20133305110004)~~
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文摘
情感分类是观点挖掘的热点研究之一,微博文本情感分类具有很高的应用价值。鉴于传统特征选择方法存在语义缺陷,采用神经网络语言模型,提出了基于概率模型的对词向量进行权重分配的深层特征表示方法,构建文本语义向量。将文本深层特征与浅层特征融合,构建融合语义信息的特征向量,弥补传统特征选择方法语义的缺陷。采用SVM层次结构分类模型,实现多种情感分类。实验结果表明,采用特征融合的层次结构情感分类方法,能有效提高微博情感分类的准确率。
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关键词
情感分类
词向量
深层特征
特征融合
层次结构分类模型
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Keywords
sentiment classification, word vector, deep feature, feature fusion, hierarchical classification model
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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