一种改进的带有情感信息的词向量学习方法

发布时间：2018-06-21 12:54

  本文选题：情感分析 + 词向量　； 参考：《计算机应用研究》2017年08期

【摘要】：词语的情感信息对于情感分析任务至关重要,现有大多数基于词向量的无监督学习方法只能对词语的语法语境建模,但忽略了词语的情感信息。针对这一问题,提出了一种结合监督学习和非监督学习的词向量学习方法,既能够获得词语的语义信息又能够获得情感内容。在相关实验中,对词向量分析作了直观的举例对比,并将该方法用于情感分类任务中,通过引入新的评论数据集对该方法进行验证。实验结果表明,融合了语义与情感的词向量方法效果良好,能更为精确地对情感信息进行分类、更为客观地对用户信息进行评价,助力社交网络良性发展。
[Abstract]:The affective information of words is very important to the task of affective analysis. Most unsupervised learning methods based on word vector can only model the grammatical context of words but ignore the emotional information of words. To solve this problem, a word vector learning method combining supervised learning and unsupervised learning is proposed, which can not only obtain semantic information of words but also obtain emotional content. In the relevant experiments, the word vector analysis is compared intuitively, and the method is applied to the task of emotion classification, and the new comment data set is introduced to verify the method. The experimental results show that the word vector method, which combines semantics and emotion, has a good effect, can classify emotion information more accurately, evaluate user information more objectively, and help social network to develop well.
【作者单位】： 广东工业大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61402118) 广东省科技计划资助项目(2013B090200017,2013B010401029,2013B010401034,2015B090901016)
【分类号】：TP181;TP391.1

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本文编号：2048692