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內容簡介： 文本情感分析采用计算语言学的方法，可以对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理。目前主要的研究方法根据情感状态的表述不同又分为类别型方法和维度型方法。现有研究多采用类别型方法，也就是将情感状态表示为多个类别，再利用文字特征进行分类。维度型方法可将所有情感状态表示在一个低维度，如此不但可以体现情感类别的区别，也可体现情感强弱程度的不同，因此可以提供更为细致的情感信息。相较于使用分类器进行类别型分析，维度型方法多采用回归模型，因此现有类别型方法将无法直接应用于维度型应用中。并且，现有维度型语聊稀缺，也为研究带来了一定难度。本书希望通过引入Valence-Arousal维度情感空间，进而在词汇、短语、句子以及文本等多个不同的语言层次形成维度型文本情感分析的方法。并且，本书希望通过引入深度学习与各类神经网络方法，并将其应用于回归问题之中。

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