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一种面向Twitter观点分类的情感增强词嵌入学习方法

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本发明提供了一种面向Twitter观点分类的情感增强词嵌入学习方法，涉及计算机技术领域，当同时建模词级别n‑gram和极性信息时，本发明的方法不仅建模tweet文档级别的情感极性信息，还集成了词级别情感信息，并自然地将词级别输入卷积后作为tweet级别的输入。当使用学习到的词嵌入到Twitter观点极性分类任务中，在标准的数据集上的实验结果表明本发明的方法胜过目前的同类方法。

著录项

公开/公告号CN106980650A

专利类型发明专利
公开/公告日2017-07-25

原文格式PDF
申请/专利权人平顶山学院;
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申请/专利号CN201710117139.8
发明设计人熊蜀峰;吕琼帅;李玮瑶;彭伟国;王魁祎;
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申请日2017-03-01
分类号G06F17/30(20060101);G06N3/04(20060101);
代理机构西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人潘宏伟
地址 467000 河南省平顶山市新城区未来路南段平顶山学院
入库时间 2023-06-19 02:53:54

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2017-08-18

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20170301

实质审查的生效
2017-07-25

公开

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