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一种使用社交上下文特征的深度微博情感分析方法

摘要

本发明属于自然语言处理领域,具体涉及一种使用社交上下文特征的深度微博情感分析方法。本发明方法包括以下步骤:1)采集微博数据并对其进行预处理。具体包括采集和预处理微博文本信息和发布微博的用户信息即社交上下文信息;2)使用一种深度学习方法对微博社交上下文信息进行表示,将每个微博表示成为连续分布的实数向量;3)建立一个基于长短期记忆网络的深度学习分类模型,结合微博文本特征和社交上下文特征对微博进行情感分析。本发明针对微博数据的特点,提取了微博文本之间的上下文信息,并对其进行表示,将其作为特征同文本信息一起进行微博文本情感分析,本发明方法能够提高微博情感分析的效果。

著录项

  • 公开/公告号CN110188200A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-08-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工程大学;

    申请/专利号CN201910446241.1

  • 发明设计人 杨静;邹晓梅;韩宏宇;张薇;

    申请日2019-05-27

  • 分类号

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室

  • 入库时间 2024-02-19 13:49:37

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-09-24

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/35 申请日:20190527

    实质审查的生效

  • 2019-08-30

    公开

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