一种基于混合深度学习的藏文情感分析方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于混合深度学习的藏文情感分析方法及系统，其方法包括S1，获取藏文句子，并对藏文句子进行预处理得到预处理藏文；S2，对预处理藏文进行藏文分词得到分词后的藏文；S3，对分词后的藏文进行初步处理得到词向量，并根据词向量建立词向量模型；S4，将词向量模型引入到三层卷积神经网络中进行迭代处理以提取出第一词向量特征；S5，将第一词向量特征引入到两层长短期记忆网络中进行迭代处理以提取出第二词向量特征；S6，将第二词向量特征进行编译后通过分类函数进行分类。通过利用卷积层和两层长短期记忆网络层融合网络来分析藏文特征，可保留文本的全局度量又能挖掘出更深层次的语义关系，且可取得较好的分类效果。