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基于多类别语义词簇的新闻读者情绪分类
温雯, 吴彪, 蔡瑞初, 郝志峰, 王丽娟
计算机应用
2016, 36 (8):
2076-2081.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.08.2076
分析和研究文本读者情绪有助于发现互联网的负面信息，是舆情监控的重要组成部分。考虑到引起读者不同情绪主要因素在于文本的语义内容，如何抽取文本语义特征因此成为一个重要问题。针对这一问题，提出首先使用word2vec模型对文本进行初始的语义表达；在此基础上结合各个情绪类别分别构建有代表性的语义词簇，进而采用一定准则筛选对类别判断有效的词簇，从而将传统的文本词向量表达改进为语义词簇上的向量表达；最后使用多标签分类方法进行情绪标签的学习和分类。实验结果表明，该方法相对于现有的代表性方法来说能够获得更好的精度和稳定性。
参考文献 |
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多维度评价
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