[发明专利]基于CNN-BiMGU模型的短文本情感分类方法在审
| 申请号： | 202011306987.1 | 申请日： | 2020-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN112417098A | 公开（公告）日： | 2021-02-26 |
| 发明（设计）人： | 殷洁;章韵 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06F40/211;G06F40/289;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 姚姣阳 |
| 地址： | 210023 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN‑BiMGU模型的短文本情感分类方法，属于深度学习和自然语言处理技术领域。CNN‑BiMGU模型主要包括嵌入层、卷积层、池化层、BiMGU层、注意力机制层、全连接层和分类层，其中，嵌入层将包含商品评论的数据集编码为词向量，卷积层通过CNN通道从词向量中提取文本特征矩阵，池化层对文本特征矩阵进行降维，BiMGU层用来获取隐藏状态向量，注意力机制层用来强化重要信息，全连接层用于拼接池化层和注意力机制层的输出，分类层用来分类获取最后的情感类别。本发明的CNN‑BiMGU模型将CNN通道和BiMGU通道并联，克服了CNN通道忽略特征前后联系的缺点，通过在BiMGU通道融入注意力机制，突出了上下文语义特征中的重要特征，提升短文本情感分类的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cnn bimgu 模型 文本 情感 分类 方法 | ||
【主权项】：
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