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摘要：
［目的／意义］提出融合母评论文本信息的评论短文本情感分类模型以提高互联网环境下短文本评论情感分析效果，适应舆情工作中的实际应用需求。［方法／过程］以短视频平台舆情事件的评论数据为实验对象，利用GRU提取母评论文本特征和直接提取评论区特征，分别将这些特征与CNN提取原评论文本特征并行融合进行情感分类。［结果／结论］相较于传统深度学习方法，引入的母评论文本特征使两个数据集的情感分类效果都获得了一定提升，F1值等均分别提升了2%和1%，说明本文提出的特征引入方案能够提升评论短文本的分类效果，为舆情工作中的情感监测实际应用提供了思路，验证了舆情相关理论研究对实际技术应用有借鉴和指导意义。
