【摘 要】
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微博用户性别分类旨在根据用户信息进行用户性别的识别。目前性别分类的相关研究主要针对单一类型的特征（文本特征或者社交特征）进行性别分类。与以往研究不同,文中提出了一种
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672366)资助
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微博用户性别分类旨在根据用户信息进行用户性别的识别。目前性别分类的相关研究主要针对单一类型的特征（文本特征或者社交特征）进行性别分类。与以往研究不同,文中提出了一种双通道LSTM（Long-Short Term Memory）模型,以充分结合文本特征（用户发表的微博文本）和社交特征（用户关注者的信息）进行用户性别分类方法的研究。首先,利用单通道LSTM模型分别学习两组文本特征,得到两种特征表示;然后,在神经网络中加入Merge层,结合两种特征表示进行集成学习,以充分学习文本特征和社交特征之间的联系。实验结
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