基于特征扩展卷积神经网络的案件微博观点句识别
Journal of Chinese Information Processing（2020）
Abstract
通常的微博观点句识别主要根据微博评论本身是否带有观点来进行判断,而案件微博的观点句识别需要进一步考虑该评论是否讨论与特定案件相关的主题.针对这一任务,该文提出一种结合微博原文进行特征扩展的观点句识别模型.以卷积神经网络分类模型为基本框架,在嵌入层加入案件微博原文中的关键词向量,与对应评论词向量进行拼接;利用扩展的特征进行观点句识别.实验表明,该模型在根据案件微博爬取的两个数据集下准确率分别达到84.74％和82.09％,与现有的基准模型相比有较明显提升.
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