10.3969/j.issn.1000-386x.2017.04.027
基于卷积神经网络的中文微博情感分类
微博是互联网舆论演化的重要平台,对微博进行情感分析,有助于及时掌握社会热点和舆论动态.由于微博数据内容简短、特征稀疏、富含新词等特征,微博情感分类依然是一个较难的任务.传统的文本情感分类方法主要基于情感词典或者机器学习等,但这些方法存在数据稀疏的问题,而且忽略了词的语义、语序等信息.为了解决上述问题,提出一种基于卷积神经网络的中文微博情感分类模型CNNSC,实验表明相比目前的主流方法,CNNSC的准确率提高了3.4%.
情感分类、卷积神经网络、微博分类
34
TP3(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61502478;国家核高基项目2013ZX01039-002-001-001;国家高技术研究发展计划项目2013AA013204
2017-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
157-164,177
