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一种基于知识图谱的社交媒体情感分类方法与装置

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本发明公开了一种基于知识图谱的社交媒体情感分类方法与装置。首先基于构建基础知识图谱，并结合情感词典对基础知识图谱中的实体进行情感实体定位和情感极性标注，构建适用于社交媒体情感分类任务的情感知识图谱；接着使用GAN神经网络模型提高实体及实体关系的向量嵌入精度；再使用CBOW模型训练词向量，并利用知识图谱中的实体属性进行情感词向量训练；最后基于Bi‑LSTM多特征融合情感分类策略，对词汇输入向量融合通用词向量、实体向量和情感词向量，以提高社交媒体应用中情感分类方法的处理性能与精度。本发明可有效解决传统情感分类方法普遍存在的精度不高、运算复杂等问题，能够快速、灵活地应用于社交媒体情感分类。

著录项

公开/公告号CN111538835A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-08-14

原文格式PDF
申请/专利权人东南大学;
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申请/专利号CN202010238006.8
发明设计人杨鹏;杨浩然;李幼平;纪雯;
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申请日2020-03-30
分类号G06F16/35(20190101);G06F16/36(20190101);G06F40/295(20200101);G06N3/04(20060101);
代理机构32204 南京苏高专利商标事务所(普通合伙);
代理人孟红梅
地址 211102 江苏省南京市江宁区东南大学路2号
入库时间 2023-12-17 11:24:22

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2020-08-14

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