一种基于张量融合方式的情感分类的方法

摘要

本发明涉及一种基于张量融合方式的情感分类的方法，包括：(1)数据预处理；(2)训练词向量；(3)针对具体任务建模；利用双向LSTM编码每一句话的上下文信息和语义信息，经过每一层网络的作用，得到每一句话的特征向量表示；(4)张量融合：采用张量融合的方式将模型输出的三个特征向量进行融合，通过信息之间的融合，得到最佳全面的特征表示，然后将融合之后形成的特征向量送往分类器进行情感分类。(5)训练模型。本发明不需要人工抽取任何特征，模型也不需要借助另外的自然语言处理工具对数据做预处理，同时不需要提前识别目前词进行情感分类，算法简单明了，效果明显。