深度学习技术下的中文微博情感的分析与研究

• 作者: 刘艳梅
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 微博情感分析 深度学习 卷积神经网络 分类器
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 22-24
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 1941字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2016.05.006

摘要

微博情感分析主要在于发现用户对某种热点事件的观点和态度，已有的研究，诸如SVM、CRF等传统算法，付出了昂贵的手工标注的代价。本文在研究情感分析、深度学习等技术的基础上，提出了一种新的技术方案：即通过网络爬虫技术从微博上抓取部分数据，经过词料预处理后，作为卷积神经网络的输入样本，并基于 SVM/RNN 构建分类器。最后在给定的测试集中判断每个句子的情感倾向性，实验结果良好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘艳梅	武汉设计工程学院信息工程学院	4	19	2.0	4.0