华东师范大学学报(自然科学版)

作者：任菊香, 刘忠宝

单位：任菊香, 女, 硕士, 副教授, 主要研究方向为管理统计与数据挖掘. >

关键词：中文文本,多粒度语义特征,情感分析,大数据环境,

基金：福建省社会科学基金 (FJ2021B126, FJ2022A018)

中文情感分析是自然语言处理的重要研究内容, 旨在探究中文文本中蕴含的情感倾向. 近年来, 中文情感分析研究取得了长足进步, 但鲜有研究根据语言本身特征和下游任务需求进行探讨. 鉴于此, 针对中文文本的特殊性以及情感分析的实际需求, 在字、词特征的基础上, 引入部首特征和情感词性特征, 利用双向长短期记忆网络、注意力机制、循环卷积神经网络等模型, 提出了融合字、词、部首、词性等多粒度语义特征的中文文本情感分析方法. 在融合各类特征的基础上, 利用softmax函数进行情感预测. 数据集NLPECC (natural language processing and Chinese computing)上的对比实验结果表明, 所提方法的F1值均达到84.80%, 一定程度上提高了已有方法的性能, 较好地完成了中文文本情感分析任务.

来源：2023年第6期

《华东师范大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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