基于深度学习的情感词向量及文本情感分析的研究
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
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