【摘 要】
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情感分类任务需要捕获文本中的情感特征,利用重要的局部特征构建文本的特征表示。卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）已经被证明拥有出色的特征学习能力,但是该
【机 构】
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华南师范大学计算机学院,华南师范大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61503143）, 华南师范大学研究生创新计划（2016lkxm59）
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情感分类任务需要捕获文本中的情感特征,利用重要的局部特征构建文本的特征表示。卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）已经被证明拥有出色的特征学习能力,但是该模型无法判别输入文本中特征词与情感的相关性,卷积层缺乏对单一词特征的提取。基于目前运用非常成功的注意力模型,该文提出一种基于词注意力的卷积神经网络模型（word attention-based convolutional neural networks,WACNN）。相比于卷积神经网络,该模型以篇章的文本信息作
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