典型文献
结合语言知识和深度学习的中文文本情感分析方法
文献摘要：
在目前的中文文本情感分析研究中,基于语义规则和情感词典的方法通常需要人工设置情感阈值;而基于深度学习的方法由于未能运用语义规则和情感词典等语言知识,不能充分提取情感特征.针对这两种方法的缺点,提出了一种将语言知识和深度学习结合的文本情感分析方法.该方法首先根据语义规则提取文本中的关键情感片段,再根据情感词典从关键情感片段中抽取出情感更加明确的情感词来构建情感集合,然后利用深度学习模型分别从原始文本、关键情感片段、情感集合中抽取深层次特征,最后对提取的特征进行加权融合,并利用分类器实现情感极性的判断.实验结果表明,与未引入语言知识的深度学习模型相比,该方法的情感极性分类能力有明显提升.
文献关键词：
文本情感分析;语言知识;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
徐康庭;宋威
作者机构：
北方工业大学信息学院,北京100144
文献出处：
引用格式：
[1]徐康庭;宋威-.结合语言知识和深度学习的中文文本情感分析方法)[J].大数据,2022(03):115-127
A类：
B类：
合语,语言知识,中文文本情感分析,语义规则,情感词典,分提,情感特征,规则提取,深度学习模型,层次特征,加权融合,分类器,情感极性
AB值：
0.196779
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