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一种基于多任务学习的在线评论细粒度情感分析方法

摘要

本发明公开了一种基于多任务学习的在线评论细粒度情感分析方法,包括文本表示矩阵依次输入文本情感特征提取器、粗粒度情感特征提取器和细粒度情感特征分类器得到细粒度情感分类结果;文本情感特征提取器选择单层CNN网络对输入的文本表示矩阵进行文本情感信息的提取得到情感表示矩阵,粗粒度情感特征提取器对输入的情感表示矩阵利用多个单层CNN网络进行粗粒度情感特征的提取得到粗粒度情感特征向量,细粒度情感特征分类器对粗粒度情感特征向量利用多层全连接神经网络进行细粒度情感分类。本发明具有分类准确、训练时间短的优点,可用于多层次多粒度的互联网用户评论的情感分析,可用于个性化推荐,智能搜索或产品反馈。

著录项

  • 公开/公告号CN109740154B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-10-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安电子科技大学;

    申请/专利号CN201811598961.1

  • 申请日2018-12-26

  • 分类号G06F40/279(20200101);G06F40/30(20200101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构61216 西安恒泰知识产权代理事务所;

  • 代理人孙雅静

  • 地址 710071 陕西省西安市太白南路2号

  • 入库时间 2022-08-23 12:40:28

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