基于多特征融合的混合神经网络模型讽刺语用判别

发布时间：2017-10-10 23:08

  本文关键词：基于多特征融合的混合神经网络模型讽刺语用判别

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【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。
【作者单位】： 合肥工业大学计算机与信息学院;德岛大学工程学院;
【关键词】： 讽刺 神经网络 多特征融合 情感分析
【基金】：安徽省自然基金(1508085QF119) 国家自然基金(61432004) 模式识别国家重点实验室开放课题(NLPR)(201407345) 中国博士后科学基金(2015M580532)
【分类号】：TP391.1;TP183
【正文快照】： 1引言反讽和讽刺是特殊的修辞表达方式,反讽是通过说“反语”的方式来表达一种情感,通常为负面。讽刺是通过一些修辞的表达方式,对一种现象或事物加以批判,通常以积极的字面意思来表达消极的情绪。两者存在细微的差别,因此两者之间的识别更是一项富有挑战性的工作。由于批判性

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 孙晓;叶嘉麒;唐陈意;任福继;;基于多策略的新浪微博大数据抓取及应用[J];合肥工业大学学报(自然科学版);2014年10期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前5条

1 徐雁飞;刘渊;吴文鹏;;社交网络数据采集技术研究与应用[J];计算机科学;2017年01期

2 孙晓;何家劲;任福继;;基于多特征融合的混合神经网络模型讽刺语用判别[J];中文信息学报;2016年06期

3 周雪;刘乃文;;基于用户影响力的微博数据采集技术[J];山东师范大学学报(自然科学版);2016年02期

4 周红福;贾璐;张婷婷;李剑;;微博舆情分析中信息转发路径提取方法研究[J];信息网络安全;2016年04期

5 高哲;罗挺豪;赵s友，

本文编号：1009108