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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>物聯(lián)網(wǎng)>關(guān)于案件微博評論的情緒知識庫和相關(guān)研究

      關(guān)于案件微博評論的情緒知識庫和相關(guān)研究

      2021-03-24 | rar | 0.91 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　案件微博評論的情緒分類是一個特定領(lǐng)域的情感多分類任務(wù)，旨在快速有效地識別海量評論中的情緒有助于相關(guān)部門及時評估輿情風險和制定相關(guān)政策。由于傳統(tǒng)方法難以有效利用評論中常用的情緒詞和表情符號等情緒知識，本文提出一種融合情緒知識的案件微博評論情緒分類方法。首先，整合現(xiàn)有的情感計算資源構(gòu)建了個包含案件微博情緒詞典、表情符號、網(wǎng)絡(luò)用語、否定詞及程度副詞等的情緒知識庫。其次，考慮情緒知識庫和詞性的作用定義了15種情緒知識，通過提出的連續(xù)向量表示方法構(gòu)建評論的情緒知識表示。然后將評論的語義表示和情緒知識表示分別輸人一個語義初始化濾波器的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ INIT-CNN）和一個結(jié)合注意力機制的全連接網(wǎng)絡(luò)中，得到深層的語義特征向量和情緒知識表示的注意力特征向量。最后，將兩個特征向量進行拼接以融合語義特征和情緒知識特征，訓練一個情緒分類模型，稱為EK-1 NIT-CNN（ Emotional knowledge enhanced INI-CNN）。在案件微博評論數(shù)據(jù)集上的實驗表明，相比ICNN，EK- INIT-CNN的 Macro Precision、 Macro_ Recall和 Macro_F指標分別提升了1.87%、1.95%和1.88%EK- INIT-CNN在 NPCC中文微博情緒分析評測數(shù)據(jù)集上的性能則超過了目前已知文獻中的最好結(jié)果。實驗證明，該方法能有效地融入外部情緒知識，且相對傳統(tǒng)方法在情緒分類任務(wù)上具有明顯的優(yōu)勢。

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