[发明专利]结合At_GRU神经网络与情感词典的旅游评价情感分类方法有效
| 申请号： | 201810862476.4 | 申请日： | 2018-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN109213861B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 曹渝昆;巢俊乙 | 申请（专利权）人： | 上海电力学院 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06N3/02 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 杨宏泰 |
| 地址： | 200090 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种结合At_GRU神经网络与情感词典的旅游评价情感分类方法，用以根据游客对该旅行全程的评价文本实现旅游用户对旅游整体的评价语义分类，包括以下步骤：1)情感特征处理阶段：通过构建复合型旅游专用情感词典对旅游评论中的情感特征进行向量化处理；2)数据预处理阶段：对原始评论文本训练词向量并进行上下文向量拼接，将拼接后的向量与向量化后的情感特征进行融合，作为双向GRU神经网络的输入；3)双向GRU文本语义分类模型阶段：训练双向GRU神经网络并对旅游评价情感进行分类。与现有技术相比，本发明具有精确度高、考虑情感词典的准确度和机器学习的鲁棒性等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 结合 at_gru 神经网络 情感 词典 旅游 评价 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种结合At_GRU神经网络与情感词典的旅游评价情感分类方法，用以根据游客对该旅行全程的评价文本实现旅游用户对旅游整体的评价语义分类，其特征在于，包括以下步骤：1)情感特征处理阶段：通过构建复合型旅游专用情感词典对旅游评论中的情感特征进行向量化处理；2)数据预处理阶段：对原始评论文本训练词向量并进行上下文向量拼接，将拼接后的向量与向量化后的情感特征进行融合，作为双向GRU神经网络的输入；3)双向GRU文本语义分类模型阶段：训练双向GRU神经网络并对旅游评价情感进行分类。
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