[发明专利]一种基于极大无关多元逻辑回归的文本情感分类方法有效
| 申请号： | 201810332338.5 | 申请日： | 2018-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN108595568B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 雷大江;张红宇;陈浩;张莉萍;吴渝;杨杰;程克非 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F17/18 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 贾允;肖丁 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于极大无关多元逻辑回归的文本情感分类方法，所述方法包括：获取文本数据，并对所述文本数据进行预处理；在第一模型的代价函数基础上，通过引入相关参数惩罚项，获取第二模型的代价函数；将预处理得到的训练数据输入第二模型的代价函数的导函数，并进行求解得到第二模型；所述第一模型为多元逻辑回归模型，所述第二模型为极大无关多元逻辑回归模型；将预处理得到的待预测数据输入所述第二模型，得到待预测数据中每个文本条目所属的情感类别。通过添加不相关约束项使得针对冗余数据具有较高的鲁棒性；降低了传统的多元逻辑回归模型的复杂度，具有更强的泛化能力；进而能够对获取的目标文本数据中文本条目进行精确分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 极大 无关 多元 逻辑 回归 文本 情感 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于极大无关多元逻辑回归的文本情感分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取文本数据，并对所述文本数据进行预处理；所述文本数据包括训练数据和待预测数据；所述待预测数据包括多个文本条目；在第一模型的代价函数基础上，通过引入相关参数惩罚项，获取第二模型的代价函数；将预处理得到的训练数据输入第二模型的代价函数的导函数，并进行求解得到第二模型；所述第一模型为多元逻辑回归模型，所述第二模型为极大无关多元逻辑回归模型；将预处理得到的待预测数据输入所述第二模型，得到待预测数据中每个文本条目所属的情感类别。
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