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[发明专利]一种文本情感分类方法及系统-CN202310705995.0在审
发明人：司世景;王健宗 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种文本情感分类方法及系统，所述文本情感分类方法包括以下步骤：获取待情感分类的文本；基于获取的待情感分类的文本，利用预先训练好的情感分类模型进行文本情感分类，获得情感分类结果；其中，所述情感分类模型包括：特征提取器，用于输入文本并进行特征提取，输出特征向量；线性分类器，用于输入所述特征提取器输出的特征向量并进行分类，输出情感分类结果。本发明公开的文本情感分类方法中，提供了新的模型训练方法可提高模型的整体表现，基于上述训练好的情感分类模型进行文本情感分类能够具有较高的准确率。
一种文本情感分类方法系统

[发明专利]一种文本情感分类方法及系统-CN201210154332.6有效
发明人：李寿山;张小倩;周国栋 -专利权人：苏州大学
申请日： 2012-05-17 - 公布日： 2012-09-19 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种文本情感分类方法，包括：对照预置的情感词表，在待分类文本中找出情感词，并依据情感词表获取与情感词对应的情感极性；使用两个极性转变规则判断情感词是否发生极性转变，依据情感词的情感极性及情感词的极性转变结果，计算待分类文本中各个词出现在每一种极性的文本中的概率；依据待分类文本中各个词出现在每一种极性的文本中的概率，利用贝叶斯分类器模型对待分类文本进行分类。本申请提供的文本情感分类方法，分类效果远远高于传统的文本情感分类方法，避免了发生情感极性转变的情感词对文本分类效果带来的不利影响，提高了文本情感分类的正确率。
一种文本情感分类方法系统

[发明专利]一种利用表情符号对微博进行情感倾向分类的方法-CN201310664725.6有效
发明人：刘春阳;程工;张旭;庞琳;王卿;吴俊杰;王亚琼;李红;韩小汀 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心
申请日： 2013-12-09 - 公布日： 2016-10-26 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种根据表情符号对微博进行情感倾向分类的方法，包括：创建中性情感集、消极情感集和积极情感集；利用中性情感集、消极情感集和积极情感集，建立中性情感贝叶斯分类器；利用由消极情感集和积极情感集，建立极性情贝叶斯情感分类器；利用中性情感贝叶斯分类器和极性情感贝叶斯分类器对待测微博进行情感分类。本发明通过建立一个两阶段分类，即建立中性情感分类器，把中性情感的微博剔除，建立极性情感分类器，将有极性情感的微博分为积极情感和消极情感，该分类器分类速度快、占用空间小且鲁棒，且本发明能通过微博准确的了解到人们对当前的热门话题或事件的态度和网民的情绪
一种利用表情符号进行情感倾向分类方法

[发明专利]一种弹幕文本中情感词的分类方法、装置及存储介质-CN202011418248.1有效
发明人：吴渝;于磊;杨杰;张运凯 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2020-12-07 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种弹幕文本中情感词的分类方法及装置，包括以下步骤：对Python爬取到的弹幕数据进行预处理，判断待分类弹幕数据中是否包含情感词，若不包含则直接利用GRU分类器进行分类得到分类结果；若包含情感词，则构造弹幕文本领域的多维弹幕情感词典，并在所述多维弹幕情感词典基础上，构造文本情感计算分类器；采用模型融合的集成学习策略构造弹幕情感分类模型；将测试集数据输入到弹幕情感分类模型中，得到弹幕的情感分类结果本发明扩展了情感词典，利用GRU、朴素贝叶斯和七维情感计算分类方法作为基分类器，根据各个基分类器得到的结果进行投票融合输出最终情感分类结果，解决弹幕短文本情感词分类问题。
一种弹幕文本情感分类方法装置存储介质

[发明专利]一种基于LSTM网络和注意力机制的图像情感分类方法-CN201910395478.1有效
发明人：吴壮辉;孟敏;武继刚 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-05-13 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LSTM网络和注意力机制的图像情感分类方法，包括：原始图像初始化；设置基于LSTM网络和注意力机制的图像情感标签分类器；训练图像情感标签分类器；测试图像情感标签分类器；使用测试好的图像情感标签分类器对目标图像进行情感分类，得到情感分类结果。本发明方法引入图像情感属性，通过将注意力机制作用在图像的视觉特征图上，计算得到情感属性和视觉特征的加权特征并作为LSTM网络的初始状态，从而准确检测图像情感区域，同时尽可能关注到图像的多个情感区域；基于这些图像情感区域通过分类器对图像进行情感分类，使得图像情感预测更为准确，通过本发明方法得到的图像情感分类结果符合人类情感标准。
一种基于 lstm 网络注意力机制图像情感分类方法

[发明专利]电子设备及基于多通路融合的多模态情感分类方法-CN202211634753.9在审
发明人：许畅;廖嘉璇 -专利权人：海信电子科技(武汉)有限公司
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本申请提供一种电子设备及基于多通路融合的多模态情感分类方法，所述电子设备通过响应用户输入的情感识别指令，获取待分类信号。并将分类信号中的语音信号、图像信号以及文本信号转化为分类数据。分别提取分类数据中语音数据、图像数据以及文本数据的情感特征，以得到音频情感特征、图像情感特征以及文本情感特征，并将上述情感特征进行特征融合，最后通过情感分类模型对情感融合特征进行情感预测，得到情感分类结果本申请通过将音频、图像和文本三种模态的情感特征进行融合，并情感融合特征进行情感预测，能够从多个情感维度对情感数据进行识别，提高情感识别的准确度，加快情感分类效率，提高用户体验感。
电子设备基于通路融合多模态情感分类方法

[发明专利]一种基于ResNet-GCN网络的图像情感分类方法-CN201810292286.3在审
发明人：王伟凝;李乐敏;黄杰雄 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2018-03-30 - 公布日： 2018-08-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ResNet‑GCN网络的图像情感分类方法，包括以下步骤：(1)图像情感分类网络设计：由前部分结构ResNet‑50网络和后部分结构GCN网络组成；(2)图像情感分类框架设计：包含一个图像情感分类网络ResNet‑GCN和一个用于决策融合网络特征的支持向量分类器；(3)对原始图像进行显著主体提取和金字塔切割；(4)训练图像情感分类网络；(5)测试图像情感分类框架；(6)用户图像使用已训练好的图像情感分类框架进行分类，实现图像情感分类。本发明得到的图像情感分类结果符合人类情感标准，判断过程无需人工参与，实现了机器全自动图像情感分类。
情感分类图像网络支持向量分类测试图像决策融合框架设计判断过程人工参与人类情感网络设计网络特征网络组成训练图像用户图像原始图像金字塔切割分类

[发明专利]一种音乐分类方法及装置-CN201710257754.9有效
发明人：王永滨;孙书韬;安靖;王琦;王剑 -专利权人：北京协同创新研究院;中国传媒大学
申请日： 2017-04-19 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G06F16/65 文献下载
摘要：本发明提供了一种音乐分类方法及装置。该方法包括：根据训练集的音乐数据的声学特征和流派标签训练通用流派分类器，并根据训练集的音乐数据的声学特征和情感标签训练通用情感分类器；选取训练集中的不同情感的音乐数据，训练针对不同情感的流派分类器，并选取训练集中不同流派的音乐数据，训练针对不同流派的情感分类器；根据所述通用流派分类器、各个不同流派的情感分类器、通用情感分类器、各个不同情感的流派分类器获取流派情感预测表；根据所述流派情感预测表获取所述待分类音乐的流派标签和情感标签本发明实施例在进行分类的过程中，充分考虑流派与情感类别的相互关系，根据流派情感预测表对待分类音乐进行综合评估，提高了音乐分类的准确性。
一种音乐分类方法装置

[发明专利]一种基于自然语言理解的藏语情感句自动分类系统-CN202110093952.2在审
发明人：华却才让 -专利权人：青海师范大学
申请日： 2021-01-25 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06F40/263 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自然语言理解的藏语情感句自动分类系统，包括：情感词典构建模块，用于构建包括基础情感词典,程度副词词典,否定和双否定词词典,转折词字典的藏文情感词典；藏文断句模块，用于利用藏文句子的句末规则以及藏文复句的特点实现藏文的自动断句，得藏文单句；分类模型构建模块，用于基于录入的藏语情感句分类标准和藏文情感词典实现藏语情感句分类模型的构建；藏语情感句分类模块，用于基于所述藏语情感句分类模型实现藏文单句情感类型的分类。本发明基于录入的藏语情感句分类标准和藏文情感词典构建Bi‑LSTM+Attention模型，并基于模型实现了藏文单句情感类型的自动精准分类，分类准确率达93.6%左右。
一种基于自然语言理解藏语情感自动分类系统

[发明专利]基于标签描述生成的评论文本情感分类方法-CN202111123240.7有效
发明人：朱小飞;彭展望 -专利权人：重庆理工大学
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及互联网大数据技术领域，具体涉及基于标签描述生成的评论文本情感分类方法，包括：为各个情感标签生成对应的具有相关性和区分力的标签描述；将各个情感标签及其标签描述映射到预先建立的情感分类模型中；将待分类评论文本输入到所述情感分类模型中，由所述情感分类模型输出对应的预测情感标签；将待分类评论文本的预测情感标签作为其情感分类的结果。本发明中的评论文本情感分类方法能够在数据集不带有标签文本信息的情况下应用标签描述实现评论文本的情感分类，从而能够提高情感分类的准确性和效果。
基于标签描述生成评论文本情感分类方法

[发明专利]基于情感的文本分类处理方法、装置和计算机设备-CN201910042837.5在审
发明人：金戈;徐亮 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-01-17 - 公布日： 2019-07-02 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于情感的文本分类处理方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取情感分类任务，所述情感分类任务中包括待分类文本标识；根据所述待分类文本标识获取对应的待分类文本，所述待分类文本包括多个问题以及对应的问题答复；根据所述情感分类任务调用对应的情感分类模型，所述情感分类模型包括多个子模型；将所述问题以及对应的问题答复输入至对应的子模型，通过子模型运算，输出所述问题对应的情感分值；根据多个问题对应的情感分值识别所述待分类文本对应的情感类型。采用本方法能够有效的提高对文本进行情感分类的准确性。
待分类文本情感分类情感分类模型计算机设备文本分类子模型标识获取情感类型任务调用答复运算文本输出申请

[发明专利]音乐情感分类方法-CN201910672832.0在审
发明人：侯亚辉;赵庄言;沈向辉 -专利权人：中国传媒大学
申请日： 2019-07-24 - 公布日： 2019-10-25 - 主分类号： G06F16/65 文献下载
摘要：本申请涉及一种音乐情感分类方法，包括获取待情感分类的音乐；对音乐的结构进行片段切分；对切分的片段进行特征提取；建立情感分类模型，根据情感分类模型对特征提取后的结果进行情感分类。本申请不需将完整音乐作为训练数据，可以提高模型的训练速度；通过对切分的片段进行特征提取，建立情感分类模型，根据情感分类模型对特征提取后的结果进行情感分类，可以提高模型的分类速度和分类的准确性。
情感分类模型特征提取情感分类分类音乐情感完整音乐训练数据音乐申请

[发明专利]基于多任务网络的属性级情感分类方法及装置-CN202110628590.2在审
发明人：李寿山;陈潇;王晶晶;周国栋 -专利权人：苏州大学
申请日： 2021-06-07 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于多任务网络的属性级情感分类方法及装置，属于情感分析技术领域。该方法包括：获取情感分类样本语料并对语料进行预处理，得到处理后的样本语料；构建预设分类模型，所述预设分类模型包括属性级情感分类主任务网络、篇章级情感分类辅助任务网络、上下句情感连贯性判断辅助任务网络，所述主任务网络和辅助任务网络由共享的编码层和与编码层相连的各独立分类层构成；将所述处理后的样本语料输入所述预设分类模型并利用预设的损失函数进行训练，得到情感分类模型，所述情感分类模型用于对输入的待分类语料进行属性级情感分类。本申请有效地提高属性级情感分类的性能。
基于任务网络属性情感分类方法装置

[发明专利]一种情感分类方法及装置-CN201610861056.5在审
发明人：张磊;朱频频 -专利权人：上海智臻智能网络科技股份有限公司
申请日： 2016-09-28 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明公开一种情感分类方法及装置，所述方法包括：利用卷积神经网络对情感数据集进行计算，以得到情感数据集上的卷积神经网络特征，其中，所述情感数据集包括标注有情感标签的文本；利用词袋模型对所述情感数据集进行计算，以得到情感数据集上的词袋模型特征；利用所述情感数据集上的卷积神经网络特征和所述情感数据集上的词袋模型特征共同对同一分类器进行训练，训练后的分类器用于对待分类句子进行情感分类；或者，利用所述情感数据集上的卷积神经网络特征和所述情感数据集上的词袋模型特征分别对至少两个分类器进行训练，训练后的至少两个分类器共同用于对待分类句子进行情感分类。所述方法及装置的分类准确度更高。
一种情感分类方法装置

[发明专利]基于情感分析的智能问答方法、装置、设备及存储介质-CN201810339061.9有效
发明人：晁阳;陆遥;李东;孙广元;郭晓婷;赵毅;卫然;郑滔;庄夏敏;严亦佳 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-04-16 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于情感分析的智能问答方法、装置、设备及存储介质。方法包括：获取问题文本，对问题文本进行处理，得到处理后的词序列；基于情感词典对词序列进行情感分类，得到问题文本的第一情感分类结果，情感词典包括至少两种情感类别的情感词；调用目标网络模型对问题文本进行序列特征提取及句法结构分析，根据提取的序列特征及分析的句法结构获取问题文本的第二情感分类结果；根据问题文本的第一情感分类结果及第二情感分类结果获取问题文本的综合情感分类结果；根据综合情感分类结果获取问题文本对应的答案文本。基于情感词典及目标网络模型对问题文本的分类结果获取综合情感分类结果，提高了据此得到的答案文本的准确性。
基于情感分析智能问答方法装置设备存储介质

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