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為了對社交網(wǎng)絡(luò)平臺上發(fā)表的言論和信息進(jìn)行情感分類，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多特征融合，提出一種情感分類方法。結(jié)合Twitter自身語言特性和情感字典資源設(shè)計(jì)語料特征和詞典特征，對Twitter文本詞向量使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得對應(yīng)的深a詞向量特征，將上述3類特征進(jìn)行特征融合并采用One-Versus-One SVM實(shí)現(xiàn)情感極性的分類判別。針對SemEval語料的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法取得了較好的情感分類效果，多特征融合能夠有效地提高情感分類的準(zhǔn)確性。
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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