结合卷积神经网络和词语情感序列特征的中文情感分析

摘要：

目前基于词嵌入的卷积神经网络文本分类方法已经在情感分析研究中取得了很好的效果.此类方法主要使用基于上下文的词嵌入特征,但在词嵌入过程中通常并未考虑词语本身的情感极性,同时此类方法往往缺乏对大量人工构建情感词典等资源的有效利用.针对这些问题,本文提出了一种结合情感词典和卷积神经网络的情感分类,利用情感词典中的词条对文本中的词语进行抽象表示,在此基础上利用卷积神经网络提取出抽象词语的序列特征,并用于情感极性分类.本文提出的相关方法在中文倾向性分析评测COAE2014数据集上取得了比目前主流的卷积神经网络以及朴素贝叶斯支持向量机更好的性能.

关键词： 中文情感分析 卷积神经网络 词语情感序列特征

作者: 陈钊 徐睿峰 桂林 陆勤

作者单位: 哈尔滨工业大学深圳研究生院计算机科学与技术学院,广东省深圳市 518000 香港理工大学电子计算学系,香港特别行政区

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国中文信息学会2015学术年会(CIPS2015)暨第十四届全国计算语言学学术会议(CCL2015)、第三届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(NLP-NABD2015)

会议地点: 广州

会议语种:中文

页码: 1-9

在线出版日期: 2015-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）