基于LSTM-CNNS情感增强模型的微博情感分类方法

作者：段宇翔; 张仰森; 张益兴; 段瑞雪情感分类长短期记忆网络注意力机制卷积神经网络

摘要：情感分析是文本分析中一个重要的研究领域,基于新浪微博进行情感极性的分析研究,结合词向量模型、长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)以及注意力机制,搭建了一个适用于中文微博情感分析的模型。同一任务下,基于长短期记忆网络和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型,使用情感词库对文本的情感进行加强,搭建了CNN情感增强模型和情感增强型的LSTM-CNNS情感分析模型。使用NLPCC 2013和NLPCC 2014的测评任务标准数据集进行实验。上述两种方法在测试集上的准确率分别为88.02%和93.03%,结果表明LSTM-CNNS情感增强模型在情感分类任务中表现更为突出。

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