| 基于特征融合的层次结构微博情感分类 |
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| 引用本文： | 朱宪莹,刘箴,金炜,刘婷婷,刘翠娟,柴艳杰.基于特征融合的层次结构微博情感分类[J].电信科学,2016(7):106-114. |
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| 作者姓名： | 朱宪莹 刘箴 金炜 刘婷婷 刘翠娟 柴艳杰 |
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| 作者单位： | 宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波,315211 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61373068;61271399)，宁波市科技计划基金资助项目(2015A610128;2011B81002)，高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(No.20133305110004)The National Natural Science Foundation of China(61373068 |
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| 摘 要： | 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 |
Hierarchical micro-blog sentiment classification based on feature fusion |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | sentiment classification word vector deep feature feature fusion hierarchical classification model |
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