[发明专利]训练情感分类模型和文本情感极性分析的方法及系统在审
| 申请号： | 201510931457.9 | 申请日： | 2015-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN105512687A | 公开（公告）日： | 2016-04-20 |
| 发明（设计）人： | 张建华;刘鹏 | 申请（专利权）人： | 北京锐安科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08;G06F17/27 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 胡彬;孟金喆 |
| 地址： | 100044 北京市海淀区西小口*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 训练情感分类模型和文本情感极性分析的方法及系统。训练情感分类模型的方法包括：从语料库中采集数据，获得原始数据；对所述原始数据进行预处理，获得预处理数据；通过神经网络模型，从所述预处理数据中提取词向量；将所述词向量，按预设融合规则进行融合，生成句向量特征；根据所述句向量特征，训练情感分类模型，得到训练后的情感分类模型。本方法采用神经网络模型，用低维空间向量表示词，将低维空间词向量按预设规则融合成句向量特征，并通过一些学习模型来训练得到情感分类模型，可有效降低词向量维度，避免维度灾难问题，挖掘词与词之间的关联属性，提高向量语义上的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 情感 分类 模型 文本 极性 分析 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种训练情感分类模型的方法，包括：从语料库中采集数据，获得原始数据；对所述原始数据进行预处理，获得预处理数据；通过神经网络模型，从所述预处理数据中提取词向量；将所述词向量，按预设融合规则进行融合，生成句向量特征；根据所述句向量特征，训练情感分类模型，得到训练后的情感分类模型。
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