微博立场检测是判断微博作者对某一个话题的态度是支持、反对或中立。在基于监督学习的分类框架上，扩展并提出基于多文本特征融合的中文微博的立场检测方法。首先探究了基于词频统计的特征（词袋特征（Bag-of-Words，BoW）、基于同义词典的词袋特征、考虑词与立场标签共现关系的特征）和文本深度特征（词向量、字向量）。之后使用支持向量机，随机森林和梯度提升决策树对上述特征进行立场分类。最后，结合所有特征分类器进行后期融合。实验表明，文中提出的特征对于不同话题下的微博立场检测的结果都有提升，且文本深度特征和基于词频统计的特征能够捕捉到文本的不同信息，在立场检测中是互补的。基于本文方法的微博立场检测系统在2016年自然语言处理与中文计算会议（NLPCC2016）的中文微博立场检测评测任务中取得了最好的结果。

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