【摘 要】
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该文提出了一种基于深度信念网络（DBN）和多维扩展特征的模型,实现对中文微博短文本的情感分类。为降低传统文本分类方法在处理微博短文时特征稀疏的影响,引入社交关系网络作为
【机 构】
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情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室,德岛大学工学部
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该文提出了一种基于深度信念网络（DBN）和多维扩展特征的模型,实现对中文微博短文本的情感分类。为降低传统文本分类方法在处理微博短文时特征稀疏的影响,引入社交关系网络作为扩展特征,依据评论者和博主之间的社交关系,提取相关评论扩展原始微博,将扩展后的多维特征作为深度信念网络的输入。通过叠加多层玻尔兹曼机（RBM）构建DBN模型底层网络结构,多层玻尔兹曼机可以对原始输入抽象并获得数据的深层语义特征。在多个RBM层上叠加一层分类玻尔兹曼机（Class RBM）,实现最终情感分类。实验结果表明,通过调整模型参数和网
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