[发明专利]基于深度混合模型迁移学习的评论情感分类方法及系统有效
| 申请号： | 201811383793.4 | 申请日： | 2018-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN109271522B | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | 代明军;谢立 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/33;G06N3/04;G06N3/08;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 深圳市科吉华烽知识产权事务所(普通合伙) 44248 | 代理人： | 胡玉 |
| 地址： | 518000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供基于深度混合模型迁移学习的评论情感分类方法及系统，所述评论情感分类方法包括以下步骤：步骤S1，采集商品评论，并对商品评论的源领域数据样本集进行预处理；步骤S2，将预处理后的数据映射为词向量；步骤S3，对商品评论的源领域数据样本集进行深度混合模型预训练；步骤S4，对商品评论的目标领域数据样本集进行深度混合模型的微调；步骤S5，对目标领域的商品评论进行情感分类。本发明训练速度快且训练难度低，只需要几轮训练便可以得到较高分类精度，并且在噪音较多或者数量较少的数据集训练时也能得到较好的分类效果，对数据集依赖性小，鲁棒性良好；本发明还有效提高了可迁移能力，达到了提高迁移学习后的分类精度等目的。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 混合 模型 迁移 学习 评论 情感 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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