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摘要
情感分析是指通过提取文本特征对基于文本的情感倾向进行分类，是自然语言处理领域中的一项重要任务。为了提高文本情感分析的性能，该文将分类任务定义为一个比较问题，并提出了基于比较学习(Comparing to Learn, C2L)的分类模型。C2L的目标是通过与已标注的样本进行比较来对句子进行评分，实际上，通过比较方法进行分类比训练一个过于复杂的模型更加有效。在两个常用数据集上的实验结果表明，C2L的性能优于现有的许多模型；通过调整C2L的内部结构，可以在不同的任务和数据集上取得好的表现。
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