[发明专利]基于深度循环神经网络的社交网络情感建模方法在审
| 申请号： | 202010174687.6 | 申请日： | 2020-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN111414478A | 公开（公告）日： | 2020-07-14 |
| 发明（设计）人： | 王晓慧 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波;邓琳 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度循环神经网络的社交网络情感建模方法，包括：基于注意力模型对社交网络异构数据进行处理；构建基于深度LSTM的长时记忆模型，包括：构建推广的深度神经网络残差结构，构建深度LSTM模型，构建融合多LSTM模型的深度递归神经网络；将处理后的数据输入构建的基于深度LSTM的长时记忆模型，输出得到社交网络中用户不同时刻的情感状态。与传统社交网络情感计算不同，本发明方法摆脱了对人工假定和建模的依赖，自动提取相关特征并建立情感转移和影响变化的关系模型，避免人工模型和实际情况的偏差，增强了系统的推广能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 循环 神经网络 社交 网络 情感 建模 方法 | ||
【主权项】：
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