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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

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【爽文】【杀伐果断】 这个世界，万族施虐，弱肉强食，强者为尊。 白启穿越蓝星已有十八年，前世孤儿的他，在此世有一位青梅沈玲儿，二人从小就在孤儿院中长大，两小无猜。 成人礼之时双双觉醒超强天赋，二人本以为就要踏上强者之路，隔天就被夺走天赋。 青梅更是重伤身亡。 愤怒的他在绝境时刻，获得模板系统，觉醒带土模板。 【暴怒带土】——【虎皮面具】——【白面具带土】——【忍战带土】——【六道带土】 【万花筒写轮眼】——【永恒万花筒写轮眼】——【轮回眼】——【轮回写轮眼】 【青年斑】——【木叶斑】——【秽土斑】——【六道斑】 多年后，白启镇压万族天骄，登临顶峰，与沈玲儿游历世间。 …… 强大家族：百启！你击杀天骄！难道就不怕引起众怒吗！ “青梅已死，是非对错，我已无心解释！” 万族天骄：上空那个千米高的巨物是什么！ 白启看着下方，成千上万的万族强者，神色自信。 “你们也想起舞吗！”

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