一种基于胶囊网络的多语言情感分类方法、装置、设备及存储介质

摘要

本发明公开了一种基于胶囊网络的多语言情感分类方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取多种语言的源语言文本，得到不同文本的语料集合；分别将不同文本的语料集合输入产生词向量的Glove模型中，提取源语言的语义特征，得到多语言文本的向量表示；在待识别以及待训练的文本中，先通过语种识别工具识别语种，再使用对应语种的词向量进行初始化；将文本隐含的情感特征与原文本向量表示进行融合；将融合向量表示输入基于胶囊网络的情感分类模型中得到情感分类的结果。通过本发明所述的方法，提升了多语言的情感分类效果以及性能，能有效对多语言文本的情感进行分类，有效提升了多语言文本分类的准确率以及F1值。