[1] 杜振雷. 面向微博短文本的情感分析研究[D]. 北京:北京信息科技大学, 2013.
[2] 薛璐影. 文本情感分类相关问题研究[D]. 哈尔滨:哈尔滨工业大学, 2010.
[3] 赵妍妍,秦兵,刘挺. 文本情感分析[J]. 软件学报, 2010,21(8):1834-1848.
[4] Hinton G E, Salakhutdinov R R. Reducing the dimensionality of data with neural networks[J]. Science, 2006,313(5786):504-507.
[5] 〖ZK(〗LeCun Y, Bottou L, Bengio Y, et al. Gradient-based learning applied to document recognition[J]. Proceedings of the IEEE, 1998,86(11):2278-2324.〖ZK)〗
[6] Mikolov T, Karafiát M, Burget L, et al. Recurrent neural network based language model[C]// INTERSPEECH 2010, Conference of the International Speech Communication Association. 2010:1045-1048.
[7] Mikolov T, Sutskever I, Chen K, et al. Distributed representations of words and phrases and their compositionality[J]. Advances in Neural Information Processing Systems, 2013,26(1):3111-3119.
[8] 梁军,柴玉梅,原慧斌,等. 基于极性转移和LSTM递归网络的情感分析[J]. 中文信息学报, 2015,29(5):152-159.
[9] 〖JP2〗Kim Y. Convolutional Neural Networks for Sentence Classification[EB/OL]. https://arxiv.org/abs/1408.5882, 2014-08-25.
[10]谢丽星,周明,孙茂松. 基于层次结构的多策略中文微博情感分析和特征抽取[J]. 中文信息学报, 2012,26(1):73-83.
[11]孙建旺,吕学强,张雷瀚. 基于词典与机器学习的中文微博情感分析研究[J]. 计算机应用与软件, 2014,31(7):177-181.
[12]郑妍,庞琳,毕慧,等. 基于情感主题模型的特征选择方法[J]. 山东大学学报(理学版), 2014,49(11):74-81.
[13]蔡慧苹,王丽丹,段书凯. 基于Word Embedding和CNN的情感分类模型[J]. 计算机应用研究, 2016,33(10):2902-2905.
[14]昝红英,朱学锋. 面向自然语言处理的汉语虚词研究与广义虚词知识库构建[J]. 当代语言学, 2009(2):124-135.
[15]Wang Peilu, Qian Yao, Soong F K, et al. A Unified Tagging Solution: Bidirectional LSTM Recurrent Neural Network with Word Embedding[EB/OL]. https://arxiv.org/abs/1511.00215, 2015-11-01.
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