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基于卷积神经网络与多特征融合的Twitter情感分类方法
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2018-03-29
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为了对社交网络平台上发表的言论和信息进行情感分类，基于卷积神经网络和多特征融合，提出一种情感分类方法。结合Twitter自身语言特性和情感字典资源设计语料特征和词典特征，对Twitter文本词向量使用卷积神经网络获得对应的深a词向量特征，将上述3类特征进行特征融合并采用One-Versus-One SVM实现情感极性的分类判别。针对SemEval语料的实验结果表明，该方法取得了较好的情感分类效果，多特征融合能够有效地提高情感分类的准确性。
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