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我们正处于大数据时代，人们言必及“大数据”，这里需要正视两个事实：一是当今的数据规模随时间以指数级增长；二是当今的算力也随着时间以指数级在增长。从这个意义上讲，大数据并没有给计算带来严峻挑战，两者在同一数量级上。但这种论断只在一种假设条件下成立，即数据样本之间相对独立。在这种情况下，数据量增大一倍，

为了将情感信息融入到词向量中，本文第一部分工作提出了两个情感词向量学习框架，即，基于谷歌提出的Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ模型的框架和基于卷积神经网络模型的框架。在每个框架中，根据情感和语义信息融合策略的不同，我们又分别提出Ｈ个具体模型。为了验证学习得到的情感词向量是否包含语义和情感信息，本文