[发明专利]一种基于深度学习网络的文本属性词的情感分类方法有效
| 申请号： | 202011472675.8 | 申请日： | 2020-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN112417157B | 公开（公告）日： | 2022-04-26 |
| 发明（设计）人： | 庞士冠;薛云;燕泽昊;黄伟豪;代安安;唐碧霞;蔡倩华 | 申请（专利权）人： | 华南师范大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/211;G06F40/284;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州骏思知识产权代理有限公司 44425 | 代理人： | 吴静芝;叶琼园 |
| 地址： | 510006 广东省广州市番禺区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习网络的文本属性词的情感分类方法，包括：获取文本内目标句子对应的词向量；将词向量输入隐藏信息提取网络模型得到隐藏状态向量；基于隐藏状态向量和第一句法提取神经网络，提取目标句子对应的句法依存树中的第一句法信息；基于隐藏状态向量和第二句法提取神经网络，提取目标句子对应的局部句法依存树中的第二句法信息；对第一句法信息和第二句法信息进行去噪，获取上下文表示和属性词表示；对上下文表示和属性词表示取平均池化后再拼接，得到目标句子对应的特征表示；将特征表示输入情感分类函数，得到情感分类结果。相对于现有技术，本发明充分考虑了目标句子和属性词与句法信息之间的联系，提高了情感分类的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 网络 文本 属性 情感 分类 方法 | ||
【主权项】：
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