【摘 要】
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在目前的中文文本情感分析研究中，基于语义规则和情感词典的方法通常需要人工设置情感阈值；而基于深度学习的方法由于未能运用语义规则和情感词典等语言知识，不能充分提取情感特征。针对这两种方法的缺点，提出了一种将语言知识和深度学习结合的文本情感分析方法。该方法首先根据语义规则提取文本中的关键情感片段，再根据情感词典从关键情感片段中抽取出情感更加明确的情感词来构建情感集合，然后利用深度学习模型分别从原始文本
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（No.61977001）；
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在目前的中文文本情感分析研究中，基于语义规则和情感词典的方法通常需要人工设置情感阈值；而基于深度学习的方法由于未能运用语义规则和情感词典等语言知识，不能充分提取情感特征。针对这两种方法的缺点，提出了一种将语言知识和深度学习结合的文本情感分析方法。该方法首先根据语义规则提取文本中的关键情感片段，再根据情感词典从关键情感片段中抽取出情感更加明确的情感词来构建情感集合，然后利用深度学习模型分别从原始文本、关键情感片段、情感集合中抽取深层次特征，最后对提取的特征进行加权融合，并利用分类器实现情感极性的判断。实验结果表明，与未引入语言知识的深度学习模型相比，该方法情感极性分类的能力有明显提升。
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