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分析和研究文本讀者情緒有助于發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)的負(fù)面信息，是輿情監(jiān)控的重要組成部分?？紤]到引起讀者不同情緒主要因素在于文本的語(yǔ)義內(nèi)容，如何抽取文本語(yǔ)義特征因此成為一個(gè)重要問(wèn)題。針對(duì)這一問(wèn)題，提出首先使用word2vec模型對(duì)文本進(jìn)行初始的語(yǔ)義表達(dá)；在此基礎(chǔ)上結(jié)合各個(gè)情緒類別分別構(gòu)建有代表性的語(yǔ)義詞簇，進(jìn)而采用一定準(zhǔn)則篩選對(duì)類別判斷有效的詞簇，從而將傳統(tǒng)的文本詞向量表達(dá)改進(jìn)為語(yǔ)義詞簇上的向量表達(dá)；最后使用多標(biāo)簽分類方法進(jìn)行情緒標(biāo)簽的學(xué)習(xí)和分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法相對(duì)于現(xiàn)有的代表性方法來(lái)說(shuō)能夠獲得更好的精度和穩(wěn)定性。
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