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基于深度学习的主观性文本情感分析方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的主观性文本情感分析方法,包括:(1)在C&W模型的基础上,构建C&W‑SP模型,将句子的情感标签与词性标签标注于句子内,构建C&W_SPC&W‑SP模型的训练集,并利用该训练集对C&W_SP模型进行训练,得到训练集中每个词的词向量,组成词向量文件;(2)根据获得的词向量文件,利用LSTM模型构建句子向量集;(3)利用句子向量集对神经网络模型进行训练,得到情感分类模型;(4)对测试评论语句进行预处理,测试句子向量将测试句子向量输入到情感分类模型中,计算得到此段评论的情感倾向。该方法情感倾向信息、词性信息加入词语中,提高了情感分析的准确度。

著录项

  • 公开/公告号CN106776581B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-01-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江工商大学;

    申请/专利号CN201710093687.1

  • 发明设计人 施寒潇;厉小军;陈南南;

    申请日2017-02-21

  • 分类号G06F40/289(20200101);G06F40/30(20200101);G06F16/35(20190101);

  • 代理机构33224 杭州天勤知识产权代理有限公司;

  • 代理人胡红娟

  • 地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区学正街18号

  • 入库时间 2022-08-23 10:48:59

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-01-24

    授权

    授权

  • 2017-06-23

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/27 申请日:20170221

    实质审查的生效

  • 2017-06-23

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 17/27 申请日:20170221

    实质审查的生效

  • 2017-05-31

    公开

    公开

  • 2017-05-31

    公开

    公开

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