【摘 要】
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社交媒体上短文本情感倾向性分析作为情感分析的一个重要分支,受到越来越多研究人员的关注。为了改善短文本特定目标情感分类准确率,提出了词性注意力机制和LSTM相结合的网络
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,复旦大学管理学院
【基金项目】
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上海市浦江人才计划(16PJ1407600);中国博士后科学基金(2017M610230);国家自然科学基金(61332009,61775139);计算机体系结构国家重点实验室开放题目(CARCH201807)
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社交媒体上短文本情感倾向性分析作为情感分析的一个重要分支,受到越来越多研究人员的关注。为了改善短文本特定目标情感分类准确率,提出了词性注意力机制和LSTM相结合的网络模型PAT-LSTM。将文本和特定目标映射为一定阈值范围内的向量,同时用词性标注处理句子中的每个词,文本向量、词性标注向量和特定目标向量作为模型的输入。PAT-LSTM可以充分挖掘句子中的情感目标词和情感极性词之间的关系,不需要对句子进行句法分析,且不依赖情感词典等外部知识。在SemEval2014-Task4数据集上的实验结果表明,在基于注
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