【摘 要】
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基于微博的情感分析近几年获得了广泛的关注,但是通常是对微博上的电影或者产品的评论。我们的研究目标是针对微博上的热点事件的分析,将这些事件的评论分为正向或者负向,将
【机 构】
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中国科学院声学研究所语音声学与内容理解重点实验室,中国科学院新疆理化技术研究所新疆民族语音语言信息处理实验室,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(11461141004,61271426,U1536117,11504406,11590770-4);国家863计划(2015AA016306);中科院与博后基金会联合基金(2015LH0041)的资助
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基于微博的情感分析近几年获得了广泛的关注,但是通常是对微博上的电影或者产品的评论。我们的研究目标是针对微博上的热点事件的分析,将这些事件的评论分为正向或者负向,将微博用户的评论进行分类有利于辨别公众对于这个事件的普遍看法。本文提出了一个基于卷积神经网络的混合模型:CNN-SVM,用于对事件的评论进行分类。其次,根据微博用户的转发行为,我们提出了一种新的数据结构——转发树,用以解决评论中的一些分类混乱情况。实验结果表明CNN-SVM确实提高了情感分类的正确率,新提出的转发树结构在对真实世界的情感倾向性的逼近中也是十分有效的。
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