论文部分内容阅读
微博是互联网舆论演化的重要平台，对微博进行情感分析，有助于及时掌握社会热点和舆论动态。由于微博数据内容简短、特征稀疏、富含新词等特征，微博情感分类依然是一个较难的任务。传统的文本情感分类方法主要基于情感词典或者机器学习等，但这些方法存在数据稀疏的问题，而且忽略了词的语义、语序等信息。为了解决上述问题，提出一种基于卷积神经网络的中文微博情感分类模型CNNSC，实验表明相比目前的主流方法，CNNSC的准确率提高了3.4%。