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一种基于语义增强的深度学习情感分析模型及其分析方法

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本发明公开了一种基于语义增强的深度学习情感分析模型，所述模型由六个层构成，从下到上依次为词嵌入层、情感语义增强层、CNN卷积采样层、池化层、LSTM层和情感分类层；词嵌入层将句子的词转成低维度词向量；情感语义增强层用来增强模型的情感语义；CNN卷积采样层用于自动提取词特征；池化层用于降低特征向量的维度；LSTM层用来捕捉语句中长距离依赖关系，记忆长时依赖的序列化信息；情感分类层采用Softmax进行情感分类。本发明加入LSTM层，可以提高情感分析的精确率，同时又加入了情感语义增强层，增强了模型的情感语义，提高了情感分析效果；本发明还公开了一种基于深度学习情感分析模型的情感分析方法，可以提高中文短文情感分析的准确率。

著录项

公开/公告号CN110502753A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-11-26

原文格式PDF
申请/专利权人昆明理工大学;
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申请/专利号CN201910783374.8
发明设计人李卫疆;漆芳;
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申请日2019-08-23
分类号G06F17/27(20060101);G06F16/35(20190101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11350 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人汤东凤
地址 650504 云南省昆明市一二一大街文昌路68号
入库时间 2024-02-19 15:35:03

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2019-11-26

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