情感词向量相关论文
随着Web2.0的发展以及社交网络的兴起,越来越多的用户乐于在线发表对于某件产品、某个公共事件的评论,这些评论数据包含了大量的情......
情感分析是自然语言处理中的一项重要任务,其通过挖掘用户的评论文本,获取用户的情感观点倾向,具有巨大的实际应用价值。根据分析......
互联网的快速发展促进了社交和电子商务等平台的兴起,网上涌现出大量的评论文本,迫切需要情感分析技术对文本进行自动分析。针对文......
随着互联网相关技术的快速发展,在以微博、淘宝等为代表的新型自媒体上,用户自由地在网络平台上表述自己的观点。评论观点不仅是用......
情感分类方法发展至今,主要有两种流派:基于词典的方法以及基于统计学、机器学习的方法。基于词典的方法由于十分依赖情感字典的建......
随着信息时代的不断进步以及电子产品的全民化普及,网络上代表着用户情感和观点的短文本内容呈现爆炸式的增长,传统的基于深度学习......
基于词向量的卷积神经网络方法在情感分析研究中取得了很好的效果。然而,该方法从上下文学习的语义词向量忽略了词语本身的情感极......
网民负面情感在网络舆情情感分析中具有重要意义,但已有研究缺乏自动化识别海量短文本中网民负面情感的多分类方法。本文利用词嵌......
目前,深度学习在文本识别方面已经达到了相当高的准确率,但是在文本的情感识别方面还未达到理想的效果。针对传统卷积神经网络在词......
随着互联网应用的普及,公众在网络平台上发表评论,参与社会事件讨论的频率大幅度提高,微博作为国内互联网信息交流与共享的热门社......
在互联网平台上,用户可以针对电影、新闻等发表自己的观点、表达自己的情感,为其他用户提供消费该商品的参考意见,也帮助产品经理......
情感分析识别给定文本或其中片段(如句子、短语或词)的情感极性(正、负或中性)或情感强度(强或弱)。情感分析应用在产品评论分析可......
商品的在线评论情感分析已经成为一个热门的研究话题。为了更好地解决情感分析中词语的上下文信息和词语的情感信息缺失问题,提出......
文本情感分类在舆情分析、电子商务、信息拦截、金融投资等领域有着广泛的应用。基于特征工程的传统文本情感分类方法费时费力,且......
商品在线评论情感分析已经成为一个热门的研究话题。为了更好地解决情感分析中词语的上下文信息、深度信息和情感信息缺失问题,提......
为解决文本情感分析任务中传统卷积神经网络模型存在没有考虑句子结构和过度依赖于所输入的词向量问题,提出一种基于特征融合的分......
文本情感分析主要是通过文本挖掘技术对带有倾向性的文本进行情感分析和处理,识别其中主观性文本的倾向是正面、负面、中性的过程,......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
情感分类作为一种特殊的文本分类问题,研究主要集中在中文分词,文本表示以及特征提取等方面。近年来研究人员针对上述问题做出了大......
