基于字词融合特征的微博情绪识别方法

作者：殷昊; 徐健; 李寿山; 周国栋

来源：计算机科学, 2018, 45(S2): 105-109.

• 情绪识别
• 融合特征
• LSTM

文本情绪识别是自然语言处理问题中的一项基本任务。该任务旨在通过分析文本判断该文本是否含有情绪。针对该任务,提出了一种基于字词融合特征的微博情绪识别方法。相对于传统方法,所提方法能够充分考虑微博语言的特点,充分利用字词融合特征提升识别性能。具体而言,首先将微博文本分别用字特征和词特征表示;然后利用LSTM模型(或双向LSTM模型)分别从字特征和词特征表示的微博文本中提取隐层特征;最后融合两组隐层特征,得到字词融合特征,从而进行情绪识别。实验结果表明,该方法能够获得更好的情绪识别性能。

• 单位
  苏州大学