[发明专利]一种基于深度学习的用户情感分析方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的用户情感分析方法，其中，方法的实现包括数据预处理、词向量学习、文本向量学习、用户特征向量表示、用户情感分析以及模型更新。本发明方法使用用户发表的文本信息提取用户的特征向量，并基于该用户特征向量及词向量信息实现基于用户特征的文本情感分析，基于本发明不仅优化了用户特征学习的复杂程度、而且得到的用户特征向量具有更丰富的用户画像信息，使得基于该用户特征向量及词向量对文本进行情感分析时提升了情感分析的准确度及效率。

主权项

1.一种基于深度学习的用户情感分析方法，其特征在于，包括以下步骤：对原始数据集中的所有用户及其发表的文本内容进行预处理得到目标数据集，对目标数据集中的单词进行训练得到各单词对应的词向量，对目标数据集中的文本进行训练得到各文本对应的文本向量；对于每个用户，基于用户u_x的用户信息及用户u_x发表的文本中单词的词向量(w₁,w₂,w₃,...,w_T)，最大化概率得到用户u_x的第一特征向量，其中，w_t表示词向量(w₁,w₂,w₃,...,w_T)中的任意词向量；最大化概率时通过softmax函数来计算输出结果；最大化概率得到用户u_x的第二特征向量，其中，N为用户数目，c为用户u_x发表的文本内容的个数，t_j为用户u_x发表的第j个文本的文本向量；最大化概率时通过softmax函数来计算输出结果；将用户u_x的第一特征向量以及用户u_x的第二特征向量进行拼接得到用户u_x的目标特征向量，通过所有用户的目标特征向量对待分析用户进行情感分析。