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基于组合特征向量和深度学习的情感分类方法及装置

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本发明公开了一种基于组合特征向量和深度学习的情感分类方法及装置，包括以下步骤：从互联网上获取多条评论文本；对多条评论文本进行分词，划分出各个子成分词；获取句子的词法特征；提取每条评论文本的句法特征；根据词法特征和句法特征得到每条用户评论文本的组合特征向量；根据组合特征向量训练深度学习模型，进而通过深度学习模型得到最佳的分类结果。该方法可以通过组合特征向量和深度学习对评论文本进行情感分类，从而得到最佳的分类结果，提高了分类精度，更好地识别出文本中用户的情感倾向，简单便捷。

著录项

公开/公告号CN105930503A

专利类型发明专利
公开/公告日2016-09-07

原文格式PDF
申请/专利权人清华大学;
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申请/专利号CN201610302829.6
发明设计人徐华;徐嘉帅;孙晓民;邓俊辉;
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申请日2016-05-09
分类号G06F17/30(20060101);G06F17/27(20060101);
代理机构北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人张大威
地址 100084 北京市海淀区100084-82信箱
入库时间 2023-06-19 00:28:54

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-07-31

发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06F17/30 申请公布日:20160907 申请日:20160509

发明专利申请公布后的驳回
2016-10-05

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20160509

实质审查的生效
2016-09-07

公开

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