[发明专利]文本情感分类方法、存储介质及计算机在审
| 申请号： | 201711012851.8 | 申请日： | 2017-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN107590134A | 公开（公告）日： | 2018-01-16 |
| 发明（设计）人： | 曾伟波;郑耀松;倪时龙;苏江文;许成功;吕君玉;何天尝;林祥仙 | 申请（专利权）人： | 福建亿榕信息技术有限公司;国家电网公司;国网信息通信产业集团有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06F17/30 |
| 代理公司： | 福州市景弘专利代理事务所(普通合伙)35219 | 代理人： | 林祥翔,徐剑兵 |
| 地址： | 350000 福建省福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 一种文本情感分类方法、存储介质及计算机，其中方法包括如下步骤，对输入文本进行情感词典构建，所述情感词典构建步骤包括词性选择表达、底层特征向量提取；中层特征提取，结合所述情感词典，采集训练样本的词向量，对训练样本的词向量进行池化后得到中层特征向量；对所述底层特征向量、中层特征向量进行加权融合，得到融合特征向量，分别基于底层特征向量分类模型、中层特征向量分类模型、融合特征向量分类模型计算分类结果。解决现有技术情感分类不够高效、稳定的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 文本 情感 分类 方法 存储 介质 计算机 | ||
【主权项】：
一种文本情感分类方法，其特征在于，包括如下步骤，对输入文本进行情感词典构建，所述情感词典构建步骤包括词性选择表达、底层特征向量提取；中层特征提取，结合所述情感词典，采集训练样本的词向量，对训练样本的词向量进行池化后得到中层特征向量；对所述底层特征向量、中层特征向量进行加权融合，得到融合特征向量，分别基于底层特征向量分类模型、中层特征向量分类模型、融合特征向量分类模型计算分类结果。
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