[发明专利]一种基于BERT与LSTM、CNN融合的中文情感分析方法在审
| 申请号： | 201910462751.8 | 申请日： | 2019-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN110334210A | 公开（公告）日： | 2019-10-15 |
| 发明（设计）人： | 谢金宝;王彦卿;王庆岩;王玉静;林木深;李紫玉;赵楠 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F17/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市伟晨专利代理事务所(普通合伙) 23209 | 代理人： | 李思奇 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于BERT与LSTM、CNN融合的中文情感分析方法。该方法包括：对中文语料数据集中的多条中文语料进行文本预处理，以获得所述多条中文语料对应的多个序列；使用BERT模型提取每个序列的词嵌入；采用BERT、LSTM和CNN对每个序列进行特征提取，以获得每个序列对应的文本深层语义特征；通过使用softmax分类器对所获得的文本深层语义特征进行分类，来对模型进行训练和测试，进而实现情感极性预测分析。本发明的上述技术能够克服现有技术不足，提高对中文文本情感分析的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 情感分析 中文 语料 语义特征 文本 文本预处理 模型提取 情感极性 数据集中 特征提取 中文文本 融合 分类器 准确率 嵌入 测试 分类 预测 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于BERT与LSTM、CNN融合的中文情感分析方法，其特征在于，所述中文情感分析方法包括：对中文语料数据集中的多条中文语料进行文本预处理，以获得所述多条中文语料对应的多个序列；使用BERT模型提取每个序列的词嵌入；采用BERT、LSTM和CNN对每个序列进行特征提取，以获得每个序列对应的文本深层语义特征；通过使用softmax分类器对所获得的文本深层语义特征进行分类，来对模型进行训练和测试，进而实现情感极性预测分析。
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