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一种基于CNN-BiLSTM+attention模型的涉案新闻观点句情感分类方法

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本发明公开了一种基于CNN‑BiLSTM+attention模型的涉案新闻观点句情感分类方法，所述模型包括：词嵌入层、卷积层、池化层、BiLSTM层、Attention注意力层、Softmax分类层；所述方法包括以下步骤：步骤1：对案件相关新闻的观点句进行预处理，然后将所有词通过词嵌入层编码为词向量；步骤2：将步骤1得到的词向量输入到卷积层，进行卷积操作；步骤3：将卷积后得到的特征向量输入到池化层进行最大池化操作；步骤4：将最大池化后得到的特征向量输入到BiLSTM层；步骤5：将BiLSTM层得到的每个隐藏状态向量进行Attention操作；步骤6：将Attention操作得到的输出通过softmax分类层进行分类，得到目标情感类别概率。本发明可以有效的解决复杂的特征工程和多余手工工作，可以在很大程度上减少工作量和复杂度。

著录项

公开/公告号CN111368086A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-07-03

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CN202010184896.9
发明设计人黄彪;李涛;
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申请日2020-03-17
分类号
代理机构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 650093 云南省昆明市一二一大街文昌路68号
入库时间 2023-12-17 10:08:05

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2020-07-03

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