计算机应用

作者：孟仕林, 赵蕴龙, 关东海, 翟象平

单位：1. 南京航空航天大学 计算机科学与技术学院, 南京 211106;2. 软件新技术与产业化协同创新中心, 南京 210023

关键词：情感分析,词嵌入,情感词,情感信息,双向长短期记忆网络

基金：国防基础科研计划资助项目（JCKY2016605B006）；江苏省"六大人才高峰"高层次人才项目（XYDXXJS-031）；中央高校基本科研业务费专项（90YAH16042）。

在使用词嵌入法进行词转向量时，两个反义词会转换成相近的向量。如果这两个词是情感词，将会导致词的情感信息的丢失，这在情感分析任务中是不合理的。为了解决这个问题，提出了一种在词嵌入的基础上增加情感向量来获取情感信息的方法。首先利用情感词典资源构建情感向量，将其与词嵌入法得到的词向量融合在一起；然后采用双向长短期记忆（BiLSTM）网络获取文本的特征；最后对文本的情感进行分类。在4个数据集上分别对该方法与未融合情感向量的方法进行了实验。实验结果表明所提方法分类准确度与F1值都高于未融合方法，说明了加入情感向量有助于提高情感分析的性能。

来源：2019年第7期

《计算机应用》期刊编辑部

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