[发明专利]基于规则和神经网络的商品评论属性级情感分类方法有效
| 申请号： | 201711217412.0 | 申请日： | 2017-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN107862343B | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 夏睿;郑士梁 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 朱显国 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于规则和神经网络的商品评论属性级情感分类方法，首先获取评论数据，对评论文本进行中文分词及停用词过滤；然后利用规则模板筛选出商品属性集，构造属性，评论样本集，对每一条评论的属性标注情感，构造属性，评论，情感训练集；再构建基于双边注意力的神经网络情感分类模型，使用训练集对模型进行训练；最后对测试数据进行中文分词及停用词过滤，筛选出商品属性集，构造属性，评论测试集，并使用情感分类模型进行情感分类。本发明能更好地利用评论中属性的上下文信息，极大地提高了预测属性情感类别的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 规则 神经网络 商品 评论 属性 情感 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于规则和神经网络的商品评论属性级情感分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取评论数据，对评论文本进行中文分词及停用词过滤；步骤2、利用规则模板筛选出商品属性集，构造<属性，评论>样本集；步骤3、对每一条评论的属性标注情感，构造<属性，评论，情感>训练集；步骤4、构建基于双边注意力的神经网络情感分类模型，使用训练集对模型进行训练；步骤5、使用步骤1的方法对测试数据进行中文分词及停用词过滤，使用步骤2方法筛选出商品属性集，构造<属性，评论>测试集，并使用步骤4得到的情感分类模型，进行情感分类。
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