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微博短文本
预处理及学习研究综述
认为因短文本具有特征稀疏性和高度冗余性,
微博短文本
的预处理及学习方法研究已经成为微博信息挖掘及应用的关键,并在许多方面有着非常重要和广泛的应用。重点分析
微博短文本
的特性,并对
微博短文本
的预处理和学习方法及其应用现状进行归纳和总结,包括短文本特征表示、短文本特征拓展与选择、短文本分类与聚类学习、热点事件发现及自动文摘等。最后指出相关研究的局限性,并对未来的发展方向进行展望。
2023-02-23 20:58:56
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微博短文本;
预处理;
短文本学习;
热点事件发现;
1
基于卷积记忆神经网络的
微博短文本
分析
PDF格式。
微博短文本
情感分析的目的是发现用户对热点事件的观点及态度。已有的方法大多是基于词袋模型,然而,词袋模型 无法准确捕获带有情感倾向性的语言表现特征。结合卷积神经网络( CNN) 和长短期记忆网络( LSTM) 模型的特点,提出了卷 积记忆神经网络模型( CMNN) ,并基于此模型来解决情感分析问题。与传统算法相比,模型避免了具体任务的特征工程设计; 与 CNN 和LSTM 相比,模型既能够有效提取短文本局部最优特征,又能够解决远距离的上下文依赖。通过在COAE2014 数据集 上的实验来验证了模型对
微博短文本
情感分析的有效性。并与 CNN、LSTM 以及传统模型 SVM 做了实验对比,结果表明,模型 对于
微博短文本
情感分析在性能上优于其他3 种模型。
2021-12-06 21:56:35
318KB
CNN
短文本分析
情感分析
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