融合微博语言特征的CNN反讽文本识别模型研究

• 作者: 白晓雷 霍瑞雪
• 来源期刊: 通信技术
• 关键词: 情感分析 中文反讽识别 微博 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 信息处理与传输|Information Processing & Transmission
• 页码范围: 1126-1130
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2021.05.014

摘要

目前,情感分析领域针对反讽识别尤其是中文反讽识别的国内相关研究较少,同时存在反讽识别准确率不高的问题.因此,提出融合微博特有语言特征的词袋模型,分别在传统机器学习分类器中进行训练、测试,但仍存在识别准确率不高的问题.为了进一步提高反讽识别的准确率,在前期研究工作的基础上,提出了一种融合微博反讽语言特征的卷积神经网络模型.经过训练、测试、持续对该模型进行优化,该模型的准确率、召回率等指标相对于传统机器学习模型得到了明显提升.