[发明专利]基于深度学习的评论文本方面级情感分类方法及系统在审
| 申请号： | 202010776165.3 | 申请日： | 2020-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN111858945A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 刘文远;郭智存;于家新;付闯 | 申请（专利权）人： | 上海哈蜂信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京君智知识产权代理事务所(普通合伙) 11305 | 代理人： | 黄绿雯 |
| 地址： | 200040 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的评论文本方面级情感分类方法，先将评论文本进行预处理，包括分词和去除停用词，然后对方面词及对应的标签进行平衡处理，生成平衡样本，再将平衡样本与原始样本中的中文词语进行向量化，获得平衡样本中的词向量；输入到模型中进行评论结果的预测；所述模型是根据深度神经网络构建的深度学习模型，通过方面词的词向量与句子其他词语进行相似度计算，生成平衡样本的方面情感语义矩阵。本发明通过平衡处理和构建Attn‑Bi‑LCNN模型，能够有效输出情感语义矩阵，提高了模型的精准度与实际应用时的预测速度，从而使本发明的方法适用于文本的方面级细粒度情感分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 评论 文本 方面 情感 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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