【摘 要】
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文本情感分析是自然语言处理的热点问题之一，而词汇是情感分析的基础。汉字通过声音和形状表达意义，该文综合考虑词汇中每个字的部首和音位等信息，构建了一个情感词汇分类模型。
【机 构】
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大连外国语大学软件学院,大连理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家社会科学基金(15BYY028);辽宁省自然科学基金(2015020017,20170540230,20170540232);辽宁省优秀人才项目(LJQ2014127)
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文本情感分析是自然语言处理的热点问题之一，而词汇是情感分析的基础。汉字通过声音和形状表达意义，该文综合考虑词汇中每个字的部首和音位等信息，构建了一个情感词汇分类模型。在模型中，将词汇的字、部首和音位三种信息向量化，与原始词汇向量融合，生成新的情感词汇表示，最后采用前馈神经网络和卷积神经网络对情感词汇的极性进行分类。实验结果表明，三种细粒度特征都能有效地提高情感词汇的分类效果，并且该文在COAE评测的语料上验证了模型的有效性。
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