短文本情感驱动的CBOW多层神经网络分类与emoji推荐

随着互联网的飞速发展，短文本如社交媒体上的评论、微博、消息等已经成为信息传播的主要载体。短文本具有显著的特征：词汇稀疏性（大量词语出现频率较低）、上下文依赖性（词语的意义往往依赖于其前后文环境）以及情感倾向性（短文本常常蕴含作者的情感色彩）。为了有效处理这些特性，本文提出了一种创新的短文本分类方法，即基于连续词袋（Continuous Bag-of-Words, CBOW）多层神经网络模型。 CBOW模型是深度学习在自然语言处理中的经典应用，它通过预测目标词周围的上下文词来学习单词的语义表示。在本文中，作者将CBOW模型与短文本的情感分析相结合，首先通过改进的TF-IDF-CF（Term Frequency-Inverse Document Frequency with Context Factor）方法对短文本进行特征提取。TF-IDF衡量了一个词在文档中的重要性，而CF则考虑了上下文对词语权重的影响，增强了特征的表达力。 在情感倾向方面，作者考虑了短文本的主观性和情感色彩，利用TF-IDF-CF赋予情感词汇更高的权重，以增强模型对情感信息的敏感性。同时，将短文本的上下文信息融入CBOW模型，通过训练优化模型参数，使得推荐的emoji更加贴合文本的实际语境和情感，从而提升聊天数据的可读性和用户体验。 实验结果表明，这种结合了情感分析和上下文依赖的混合模型在短文本分类任务中表现出色，相较于传统的基于贝叶斯或支持向量机（SVM）的分类方法，具有显著的性能优势。在Kaggle竞赛的private leaderboard上，该模型达到了0.17554的高精度，证明了其在实际应用中的有效性。 本文的研究不仅解决了短文本分类中的关键问题，还展示了深度学习技术在情感理解和上下文理解方面的潜力，对于推动文本挖掘和自然语言处理领域的进步具有重要意义。在未来的工作中，这种混合模型可以进一步拓展到更广泛的领域，如情感分析、文本生成和对话系统等。