融合多层次特征的网络暴力言论情绪分析
发布时间：2025-09-07
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- DOI码：
- 10.19644/j.cnki.issn2096-1472.2025.007.014
- 发表刊物：
- 软件工程
- 关键字：
- 网络暴力;;情绪分析;;中文语料库;;长短期记忆网络;;文本卷积神经网络
- 摘要：
- 网络暴力在短时间内就能对个人或群体造成极大伤害。针对目前缺乏网络暴力中文评论语料库、难以准确捕捉文本情绪特征和实现极端暴力情绪倾向的分类存在挑战的问题，在构建网络暴力中文语料库的基础上，提出一种融合多层次特征的网络暴力情绪分析方法。将评论文本词嵌入得到原始语义特征后，由融合长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)获取文本全局上下文信息，由文本卷积神经网络(Text Convolutional Neural Networks, TextCNN)获取局部关键信息，最后将三个特征融合，通过全连接层输出三分类结果。通过对比实验与消融实验验证了模型的有效性，该情绪分析方法宏平均F1值达到80.88%,显著优于其他基线模型。
- 卷号：
- 28
- 期号：
- 07
- 页面范围：
- 69-78
- ISSN号：
- 2096-1472
- 是否译文：
- 否
- 发表时间：
- 2025-07-05