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基于多特征融合的混合神经网络模型讽刺语用判别

孙晓  何家劲  任福继  
【摘要】:在社交媒体中,存在大量的反讽和讽刺等语言现象,这些语言现象往往表征了一定的情感倾向性。然而这些特殊的语言现象所表达的语义倾向性,通常与其浅层字面含义相去甚远,因此加大了社交媒体中文本情感分析的难度。鉴于此,该文主要研究中文社交媒体中的讽刺语用识别任务,构建了一个覆盖反讽、讽刺两种语言现象的语料库。基于此挖掘反讽和讽刺的语言特点,该文通过对比一些有效领域特征,验证了在反讽和讽刺文本的识别中,其结构和语义等深层语义特征的重要性。同时,该文提出了一种有效的多特征融合的混合神经网络判别模型,融合了卷积神经网络与LSTM序列神经网络模型,通过深层模型学习深层语义特征和深层结构特征,该模型获得了较好的识别精度,优于传统的单一的神经网络模型和BOW(Bag-of-Words)模型。

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