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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.9
- 수록면
- 599 - 612 (14page)
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In China, Weibo is one of the social platforms with more users. It has the characteristics of fast information transmission and wide coverage. People can comment on a certain event on Weibo to express their emotions and attitudes. Judging the emotional tendency of users' comments is not only beneficial to the monitoring of the management department, but also has very high application value for rumor suppression, public opinion guidance, and marketing. This paper proposes a two-input Adaboost model based on TextCNN and BiLSTM. Use the TextCNN model that can perform local feature extraction and the BiLSTM model that can perform global feature extraction to process comment data in parallel. Finally, the classification results of the two models are fused through the improved Adaboost algorithm to improve the accuracy of text classification.
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A. Huettner / 2000 / Fuzzy Typing for Document Management, ACL 2000 Com-panion Volume: Tutorial Abstracts and Demonstration Notes :26~27
D. Tang / 2014 / Building Large-Scale Twitter-Specific Sentiment Lexicon: A Representation Learning Approach, Proceedings of coling 2014 / the 25th International Conference on Computational Linguistics: Technical papers :172~182
C. Keyu / 2017 / Study on Emotional Classification of Hotel Reviews Based on Emo-tion Dictionary / Modern Computer (Professional Edition) (6):3~6
E. Kouloumpis / 2011 / Twitter Sentimnet Analysis: The Good the Bad and the OMG! / Fifth International AAAI Conference on Weblogs and Cocial Media :538~541
P. D. Turney / 2002 / Thumbs up or thumbs down? Semantic orientation applied to unsupervised Classification of reviews / Proceedings of the 40th Annual Meeting on Association for Computational Linguistics. Association for Computational Linguistics :417~424
D. Tang / 2014 / Building Large-Scale Twitter-Specific Sentiment Lexicon: A Representation Learning Approach, Proceedings of coling 2014 / the 25th International Conference on Computational Linguistics: Technical papers :172~182
C. Keyu / 2017 / Study on Emotional Classification of Hotel Reviews Based on Emo-tion Dictionary / Modern Computer (Professional Edition) (6):3~6
E. Kouloumpis / 2011 / Twitter Sentimnet Analysis: The Good the Bad and the OMG! / Fifth International AAAI Conference on Weblogs and Cocial Media :538~541
P. D. Turney / 2002 / Thumbs up or thumbs down? Semantic orientation applied to unsupervised Classification of reviews / Proceedings of the 40th Annual Meeting on Association for Computational Linguistics. Association for Computational Linguistics :417~424
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