一种基于联合深度学习模型的文本情感分类方法

摘要

一种基于联合深度学习模型的文本情感分类方法，本发明涉及文本情感分类方法。本发明为了解决现有SVM等浅层分类方法，会带来维数灾难和数据稀疏等问题。步骤为：一：对文本数据中每一个词进行处理，采用word2vec工具对处理后的文本数据中每一个词进行训练，得到词向量字典；二：得到每个句子的矩阵M，LSTM层将矩阵M进行训练转化为固定维度的向量对输入层进行改进，生成d维h个具有上下文语义关系的词向量；三、采用CNN作为一个可训练的特征检测器从d维h个具有上下文语义关系的词向量中抽取特征；四：将抽取的特征依次连接，输出得到每个类别的概率，概率值最大的类别为所预测的类别。本发明用于自然语言处理领域。