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融合CNN和标签特征的中文文本情绪多标签分类

李德玉  罗锋  王素格  
【摘要】:文本情绪多标签分类是一种细粒度的文本情感分析,通过挖掘文本中蕴含的多种情绪信息,为文本分配多种所属的情绪标签。文章提出一种基于标签特征的卷积神经网络(CNN)情绪多标签分类方法,首先利用word2vec模型对文本进行词向量表示,然后利用标签特征来强化文本情绪和标签之间的联系,将其融合于CNN模型中,用于对文本情绪进行深层次的表示和多标签分类。为了验证方法的有效性,选取了CLR和LPLO两个多标签分类方法作为基准方法,在NLPCC2014的中文微博情绪分析数据集进行比较实验。结果表明,使用标签特征的CNN模型,可以提升微博情绪的分类性能。

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