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案件微博評論的情緒分類是一個特定領域的情感多分類任務，旨在快速有效地識別海量評論中的情緒有助于相關部門及時評估輿情風險和制定相關政策。由于傳統方法難以有效利用評論中常用的情緒詞和表情符號等情緒知識，本文提出一種融合情緒知識的案件微博評論情緒分類方法。首先，整合現有的情感計算資源構建了個包含案件微博情緒詞典、表情符號、網絡用語、否定詞及程度副詞等的情緒知識庫。其次，考慮情緒知識庫和詞性的作用定義了15種情緒知識，通過提出的連續向量表示方法構建評論的情緒知識表示。然后將評論的語義表示和情緒知識表示分別輸人一個語義初始化濾波器的卷積神經網絡（ INIT-CNN）和一個結合注意力機制的全連接網絡中，得到深層的語義特征向量和情緒知識表示的注意力特征向量。最后，將兩個特征向量進行拼接以融合語義特征和情緒知識特征，訓練一個情緒分類模型，稱為EK-1 NIT-CNN（ Emotional knowledge enhanced INI-CNN）。在案件微博評論數據集上的實驗表明，相比ICNN，EK- INIT-CNN的 Macro Precision、 Macro_ Recall和 Macro_F指標分別提升了1.87%、1.95%和1.88%EK- INIT-CNN在 NPCC中文微博情緒分析評測數據集上的性能則超過了目前已知文獻中的最好結果。實驗證明，該方法能有效地融入外部情緒知識，且相對傳統方法在情緒分類任務上具有明顯的優勢。
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