结合新闻和评论文本的读者情绪分类方法

作者：严倩; 王礼敏; 李寿山^*; 周国栋

来源：山东大学学报(理学版), 2018, 53(09): 35-48.

• 读者情绪分类
• 联合学习
• 双通道LSTM

新闻和评论文本是进行读者情绪分类的重要资源,但仅仅使用新闻和文本或者把2类文本进行混合作为一组总体特征,不能充分利用不同文本特征间的区别和联系。基于此,提出了一种双通道LSTM(long short-term memory)方法,该方法把2类文本作为2组特征,分别用单通道LSTM神经网络学习这2组特征文本得到文本的LSTM表示,然后通过联合学习的方法学习这2组特征间的关系。实验结果表明,该方法能有效提高读者情绪的分类性能。

• 单位
  苏州大学