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情绪关联性在舆情识别中的作用研究 Multi-label text emotion classification based on self-attention mechanism and emotion semantic similarity modeling 作者： 倪盈盈 1 作者单位： 1. 上海交通大学媒体与传播学院 通讯作者： 倪盈盈 Email:niinin7@sjtu.edu.cn 提交时间： 2024-05-04 15:08:23 摘要: 【目的】针对现有的多标签文本情绪分类算法难以建模和利用情绪间语义关联性的问题，提出一种基于自注意力机制的情绪关联性建模的多标签文本情绪分类方法。【方法】本文提出基于自注意力机制的情绪关联性建模的多标签文本情绪分类神经网络（AttEmoNet），通过自注意力情绪关联模块建模情绪标签自身的语义及相似性，并使用基于大规模预训练模型的文本编码器用于编码输入文本为语义向量，最后通过神经网络计算文本语义向量和情绪语义向量的匹配度， 从而实现更加精准的情绪类别识别。【结果】通过在NLPCC2014和GoEmotions两个公开数据集上的对比实验验证AttEmoNet的有效性。结果表明，AttEmoNet的文本情绪分类性能相比于基线方法Random、cnsenti、SVM和BERT均有显著提升。相比于现有最优基线方法，AttEmoNet的分类精准度Precision最高提升13.33%，召回率Recall最高提升21.80%，F1得分F1-score提升12.74%。同时AttEmoNet建模的情绪语义关联矩阵有良好的可解释性，证明其具有较好的建模情绪语义的能力。【局限】大语言模型的出现为多标签文本情绪分类打开了全新的思路，未来将结合AttEmoNet与大语言模型各自的优势以实现更加精准、高效的多标签文本情绪分类算法。【结论】本文提出一种基于自注意力机制的情绪关联性建模的多标签文本情绪分类神经网络，提升了文本情绪模型的情绪语义及其关联性建模的能力以及情绪识别的性能，并通过在两个公开数据集上的对比实验验证了研究的有效性。 情绪分类 舆情识别 来自： YINGYING NI 分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 投稿状态： 未投稿 引用： ChinaXiv:202405.00005 (或此版本 ChinaXiv:202405.00005V1 ) DOI:10.12074/202405.00005V1 CSTR:32003.36.ChinaXiv.202405.00005.V1 推荐引用方式： 倪盈盈.(2024).情绪关联性在舆情识别中的作用研究.中国科学院科技论文预发布平台.doi:10.12074/202405.00005V1 版本历史 [V1] 2024-05-04 15:08:23 ChinaXiv:202405.00005V1 下载全文

【无cp+玄学+直播+算命+捉鬼】 她，苏然 是玄学界最德高望重的玄学祖师--最得意的弟子。 在与蛤蟆精大战三百回合，胜出之际，却魂穿异世界，还是一个掉进下水道的女孩身上。 偶买噶，谁有我惨？ 为了顿顿吃饱饭，直播算命谋生计。 一天三卦，一卦五百。 苏然：“冰激凌和爸爸，你选哪个？” “选爸爸？那好，冰激凌给我。” 幸福宝贝：“主播，你算算我肚子里的孩子是男是女？” 苏然脸色顿变：“还算什么男女，赶紧逃命吧！” 漂亮小姐姐一脸苍白：“主播，我贫血。” 苏然啧啧道：“你这不是贫血，是被吸血了！” 名叫《财神爷的小宝贝》的暴发户：“主播，我好像挖出个僵尸？” 苏然由衷感慨：“你手气真好，去买彩票吧！” 俊郎男生：“主播，我没什么好算的。” 苏然：“还没什么好算的，你姐姐芒果过敏都快吃死了！” ……

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王通冷冷回了一句，不理呆若木鸡的几个人，转头大声说道： “诸军听令，把这宅院中人都捆起来赶出城去，然后全城清查香炉，今后城内商户不得烧香……” 第0258章 虎狼入城 “……顷刻之间，虎狼四出，自此津城无天日矣……” ——《你算哪根葱》