深度学习框架下微博文本情感细粒度研究

• 作者: 王伟全 王儒 王嘉梅 符飞
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 细粒度情感分析 神经网络 微博短文本
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 专论·综述
• 页码范围: 19-28
• 页数: 10页
• 字数: 5633字
• 语种: 中文

摘要

情感细粒度分析是情感分析的分支,随着社交网络规模的扩大,简单的划分积极或消极的粗粒度情感分析不能满足实际应用的需要,基于评价对象及其属性的细粒度情感分析得到了重视.近几年深度学习在自然语言处理领域的成功应用给情感细粒度分析提供了新的思路.以NLPCC2013任务二微博数据集为研究对象,探究微博短文本在不同神经网络结构中的情感细粒度分类结果并加入词向量进行优化,最后分析与总结了神经网络微博短文本细粒度情感分析的影响因素及发展方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王嘉梅	云南民族大学云南省高校少数民族语言文字信息化处理工程研究中心	57	177	7.0	9.0
2	王儒	云南民族大学电气信息工程学院	3	0	0.0	0.0
3	王伟全	云南民族大学电气信息工程学院	1	0	0.0	0.0
4	符飞	云南民族大学云南省高校少数民族语言文字信息化处理工程研究中心	1	0	0.0	0.0