[发明专利]一种基于深度学习的中文文本情感分析方法有效
| 申请号： | 201811617266.5 | 申请日： | 2018-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN109697232B | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 朱玲;张友书;陈思成 | 申请（专利权）人： | 四川新网银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/126 |
| 代理公司： | 成都智言知识产权代理有限公司 51282 | 代理人： | 李龙;徐金琼 |
| 地址： | 610094 四川省成都市成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的中文文本情感分析方法，属于自然语言处理技术领域。解决基于英文的无监督情感分析方法的不足之处。本发明将获取语料文本转换为拼音后，预训练构建好的语言模型，得到预训练后的语言模型；将获取与语料文本同领域的、少量带情感类别的文本数据，同样将文本数据中的文本转换为拼音后，基于预训练后的语言模型，训练构建好的情感分类模型，得到训练好的情感分析模型；利用训练好的情感分析模型，对未标注文本进行情感分类，得到对应的情感类别标签。本发明用于对中文文本情感分析。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 中文 文本 情感 分析 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的中文文本情感分析方法，其特征在于，如下步骤：步骤1、将获取语料文本转换为拼音后，预训练构建好的语言模型，得到预训练后的语言模型；步骤2、获取与语料文本同领域的、少量带情感类别标签的文本数据，将文本数据中的文本转换为拼音后，基于预训练后的语言模型，训练构建好的情感分类模型，得到训练好的情感分析模型；步骤3、利用训练好的情感分析模型，对未标注文本进行情感分类，得到对应的情感类别标签。
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