基于深度学习的微博情感分析

中文微博情感分析旨在发现用户对热点事件的观点态度。已有的研究大多使用SVM、CRF等传统算法根据手工标注情感特征对微博情感进行分析。该文主要探讨利用深度学习来做中文微博情感分析的可行性,采用递归神经网络来发现与任务相关的特征,避免依赖于具体任务的人工特征设计,并根据句子词语间前后的关联性引入情感极性转移模型加强对文本关联性的捕获。该文提出的方法在性能上与当前采用手工标注情感特征的方法相当,但节省了大量人工标注的工作量。     

基于极性转移和LSTM递归网络的情感分析

长短时记忆(long short term memory,LSTM)是一种有效的链式循环神经网络(recurrent neural network,R²NN^①),被广泛用于语言模型、机器翻译、语音识别等领域。但由于该网络结构是一种链式结构,不能有效表征语言的结构层次信息,该文将LSTM扩展到基于树结构的递归神经网络(Recursive Neural Network,RNN)上,用于捕获文本更深层次的语义语法信息,并根据句子前后词语间的关联性引入情感极性转移模型。实验证明本文提出的模型优于LSTM、递归神经网络等。