[发明专利]融合用户信息的文本情感分类方法及装置在审
| 申请号： | 201810833449.4 | 申请日： | 2018-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN109213860A | 公开（公告）日： | 2019-01-15 |
| 发明（设计）人： | 周玉;李俊杰;宗成庆 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06N20/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京瀚仁知识产权代理事务所(普通合伙) 11482 | 代理人： | 郭文浩;陈晓鹏 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于文本分类技术领域，具体提供了一种融合用户信息的文本情感分类方法及装置。旨在解决现有技术不考虑不同用户的差异性和忽略用户信息导致对评论的文本情感分类不准确的问题。为此目的，本发明提供了一种融合用户信息的文本情感分类方法，包括基于预先获取的评论信息和相应的用户信息得到评论向量；基于预先构建的评论文本情感分类模型并根据预设的评价对象，对评论向量进行情感预测，得到每条评论信息对应的情感类别；其中，评论文本情感分类模型是基于预设的语料集并利用机器学习算法所构建的神经网络模型。基于上述步骤，本发明提供的方法可以准确地获取每条评论信息对应的情感类别。本发明的装置同样具有上述有益效果。 | ||
| 搜索关键词： | 用户信息 文本情感分类 评论信息 情感分类模型 评论文本 情感类别 构建 向量 预设 融合 评论 机器学习算法 神经网络模型 评价对象 文本分类 预先获取 差异性 语料 预测 | ||
【主权项】：
1.一种融合用户信息的文本情感分类方法，其特征在于包括：基于预先获取的评论信息和相应的用户信息获取评论向量；基于预先构建的评论文本情感分类模型并根据预设的评价对象，对所述评论向量进行情感预测，获取每条评论信息对应的情感类别；其中，所述评论文本情感分类模型是基于预设的语料集并利用机器学习算法所构建的神经网络模型。
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