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中文金融情感情感词

中文情感词汇本体库是大连理工大学信息检索研究室在林鸿飞教授的指导下经过全体教研室成员的努力整理和标注的一个中文本体资源。该资源从不同角度描述一个中文词汇或者短语，包括词语词性种类、情感类别、情感强度及极性等信息。 中文情感词汇本体的情感分类体系是在国外比较有影响的Ekman的6大类情感分类体系的基础上构建的。在Ekman的基础上，词汇本体加入情感类别“好”对褒义情感进行了更细致的划分。最终词汇本体中的情感共分为7大类21小类。 构造该资源的宗旨是在情感计算领域，为中文文本情感分析和倾向性分析提供一个便捷可靠的辅助手段。中文情感词汇本体可以用于解决多类别情感分类的问题，同时也可以用于解决一般的倾向性分析的问题。

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为了将情感信息融入到词向量中，本文第一部分工作提出了两个情感词向量 学习框架，即，基于谷歌提出的Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ模型的框架和基于卷积神经网络模型 的框架。在每个框架中，根据情感和语义信息融合策略的不同，我们又分别提出 Ｈ个具体模型。为了验证学习得到的情感词向量是否包含语义和情感信息，本文 分别在不同语言、不同领域的多个数据集下进行了大量定性和定量的比较实验。 这部分相关工作分别发表在２０１５年ＩＡＬＰ会议和２０１６年ＩＪＣＮＮ会议

三个情感词典（知网Hownet、台湾大学NTUSD、清华大学李军中文褒贬义词典）。并附加部分个人情感词打分示例，个人打分示例是指对情感词的打分。

情感分析用词语集。包括中英文“正面情感”词语、“负面情感”词语、程度级别”词语等

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