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本发明请求保护一种结合Doc2vec和卷积神经网络的情感分类方法，该方法将Doc2vec和CNN进行有效的结合。该结合方法对于特征的表示，不但考虑到了词与词之间的语义关系，并且解决了维数灾难，还考虑到了词与词之间的顺序问题。CNN可以通过学习一种深层的非线性的网络结构来弥补浅层特征学习方法的不足，采用分布式表示输入数据的表征，展现了强大的特征学习能力，特征提取和模式分类可以同时进行，CNN模型的稀疏连接和权重共享两个特点可以减少网络的训练参数，使神经网络结构变得更简单，适应性更强。结合Doc2vec和CNN来处理情感分类问题可显著提高情感分类的准确率。
