[发明专利]一种基于语境词向量和深度学习的情感分析方法在审
| 申请号： | 201810307751.6 | 申请日： | 2018-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN108427670A | 公开（公告）日： | 2018-08-21 |
| 发明（设计）人： | 胡向东;钱宏伟;许奥狄;白银;周欢 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于语境词向量和深度学习的情感分析方法，属于自然语言处理领域。本发明公开了自然语言处理领域中一种情感分析方法，涉及使用语境词向量和深度学习结合的方法对电商平台的用户评论做情感倾向性分析，该方法通过训练语境词向量，结合深度学习解决目前情感分析问题中难以处理文本高维数据、无法提取情感特征、准确率低的问题。本发明采用语境词向量得到该语境下词语的语义信息和情感信息，与现有的技术相比，该方法能针对电商平台用户评论提取更有效的特征，对情感倾向分析具有较高的准确率和召回率。 | ||
| 搜索关键词： | 语境词 向量 情感分析 自然语言处理 准确率 情感倾向性分析 学习 高维数据 平台用户 情感倾向 情感特征 情感信息 用户评论 语义信息 语境 词语 文本 评论 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于语境词向量和深度学习的情感分析方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：初始化，生成一个内容为空的数据库，通过数据采集系统得到带标签的用户评论数据，将数据保存到生成的数据库中；S2：数据预处理，将采集到的用户评论数据进行清洗，根据每条评论的标签将数据分类；S3：词向量构建，利用word2vec工具得到文本语义词向量，再利用CoVe(ContextVectors)模型扩展文本语义词向量得到语境词向量；S4：情感分析模型构建，利用区域卷积神经网络CNN提取输入文本特征的局部特征，结合Attention机制给对CNN的输出向量赋予不同的权重，组合得到句子向量，再利用BI‑LSTM模型提取文本的全局特征；S5：将S4的输出作为softmax函数的输入，对所得到的特征进行分类，得到用户评论的情感倾向，包括正立、中性和负立。
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