基于注意力机制的微博情感分析
2017-11-20分类号:TP391.1
【部门】安徽大学管理学院
【摘要】[目的/意义]微博作为人们表达观点的重要平台,已成为文本情感分析的一个研究热点。文章提出一个基于注意力机制的LSTM模型,以华为P10闪存门事件微博相关评论为研究对象,分析网络用户对该事件的情感趋向,以验证该模型的有效性。[方法/过程]引入深度学习理论,使用基于注意力机制的LSTM模型进行情感分析以更好地把握文本中的情感信息,提升情感分类的成功率。[结果/结论]基于注意力机制的LSTM模型是一个有效的模型,在分析较长文本的情感特征时更加准确,比较适合微博这类成段落的文本分析。[局限]对于颜文字、表情包等非
【关键词】自然语言处理 情感分析 情感词 注意力机制 LSTM模型
【基金】国家社会科学基金项目“大数据环境下情报研究方法论体系研究”的成果之一,项目编号:15BTQ045
【所属期刊栏目】情报理论与实践
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