融合语言特征的卷积神经网络的反讽识别方法.pdf

《融合语言特征的卷积神经网络的反讽识别方法》这篇论文主要探讨的是在微博情感分析中，如何利用深度学习技术特别是卷积神经网络（CNN）来有效识别反讽现象。反讽是一种常见的语言表达方式，尤其在社交媒体上，人们常常通过反讽来表达对某一事件或话题的独特看法。然而，传统的情感分析方法往往忽视了这种语言现象，导致分析的准确性受到影响。 论文首先分析了中文文本中反讽的语言特征，这些特征包括但不限于词汇的选择、语境的暗示、句法结构的特殊性等。通过总结这些特征，研究者提出了一种结合语言特征和卷积神经网络的新方法。这种方法的核心在于，它将反讽特征和句子的Word Embedding作为输入，Word Embedding是一种能够捕捉单词语义信息的预训练模型，通过它，模型可以理解文本中的语义关系。 接下来，论文介绍了所提出的CNN模型的构建过程。在模型中，反讽特征和句子的表示通过卷积层进行处理，卷积层能捕获局部特征，并通过池化层进行降维和提取关键信息。然后，这些经过处理的信息被整合到全连接层，进行特征融合，最后通过分类器输出反讽与否的判断。这样的设计使得模型能够同时考虑句子的整体结构和特定的反讽特征，从而提高识别效果。 实验结果显示，该方法在反讽识别任务上的表现优于传统的基于机器学习的方法，这证明了融合语言特征的CNN模型在处理复杂情感表达时的有效性。特别是在微博数据集上的应用，显著提升了对反讽情感的识别准确率，对于提高整体情感分析的性能具有重要意义。 此外，论文还强调了反讽识别在微博情感分析中的重要性，因为反讽常常隐藏了作者的真实意图，不正确地识别可能导致情感分析的误导。因此，发展更为智能的反讽识别技术对于理解和解析社交媒体中的复杂情感表达具有深远的实践价值。 这篇论文通过深入研究中文文本的反讽现象，结合卷积神经网络，提出了一个创新的反讽识别框架。这种方法不仅有助于提升情感分析的精确性，也为深度学习在自然语言处理领域的应用提供了新的视角和思路。