[发明专利]深度学习商品评论文本情感倾向分析方法

摘要

根据本发明所涉及的深度学习商品评论文本情感倾向分析方法，因为将文本处理得到最简文本，并对最简文本划分训练集与测试集，根据训练集得到词语序列并设置具有情感权重值的感情特征，并调整情感权重值得到矫正情感权重值，根据词语序列按不同的构成词组合方式得到多个词组序列，计算词组序列中的矫正情感权重值得到文本的情感标签，并将情感标签与人为感情评价对比，得到最终情感权重值与最终矫正情感权重值，对训练集中的全部文本执行上述操作，根据最终情感权重值与最终矫正情感权重值得到情感模型对测试集进行情感分析已做验证。

主权项

1.一种深度学习商品评论文本情感倾向分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1:将所述文本进行处理得到最简文本，并对该最简文本划分训练集与测试集；步骤S2:将所述训练集中的单个文本逐词分隔得到对应的词语序列，该词语序列包含多个构成词，对该构成词对应设置感情特征，对该感情特征设置情感权重值；步骤S3:基于所述词语序列调整所述构成词的情感权重值得到矫正情感权重值；步骤S4:将所述词语序列按不同分段方式得到多个词组序列；步骤S5:分别对所述词组序列中每个所述感情特征的所述矫正情感权重值进行计算，根据计算结果选择所述感情特征作为该词组序列对应的所述文本的文本情感标签；步骤S6:将所述文本情感标签与该文本的人为感情评价进行对比，根据对比结果通过调整所述情感权重值与所述矫正情感权重值改变所述文本情感标签进而使得所述文本情感标签与所述人为感情评价一致，将最终得到的情感权重值设定为最终情感权重值，将最终得到的矫正情感权重值设定为最终矫正情感权重值；步骤S7:对训练集中的所有所述文本执行步骤S2‑步骤S6；步骤S8:运用最终情感权重值与最终矫正情感权重值构成的情感模型对所述测试集进行情感分析，并验证情感分析的准确性。