结合word2vec与扩充情感词典的微博多元情感分类研究

• 作者: 吴欢 王名扬 贾晓婷
• 来源期刊: 东北师大学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多元情感分类 卡方统计量 word2vec KNN
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 55-62
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 8404字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16163/j.cnki.22-1123/n.2019.01.011

摘要

对微博文本的多元情感分类问题进行了研究.针对现有的多元情感词典不能很好地覆盖微博文本中情感词的不足,结合特定的情感符号和基于卡方统计量的度量方法,实现对现有的多元情感词典的扩充;针对情感词典无法有效考察文本的上下文语境信息的问题,引入word2vec模型实现情感词和其所在微博语句的向量化表达.在此基础上,利用KNN分类器实现微博句子级的多元情感分类.实验结果表明,扩充情感词典及引入word2vec模型均有助于提升微博文本多元情感分类的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王名扬	东北林业大学信息与计算机工程学院	19	148	8.0	11.0
2	贾晓婷	东北林业大学信息与计算机工程学院	2	6	1.0	2.0
3	吴欢	东北林业大学信息与计算机工程学院	1	6	1.0	1.0