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细粒度情感分析模型训练方法及装置

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本发明实施例提供一种细粒度情感分析模型训练方法及装置，所述方法包括：获取带有情感标记以及方面词的文本信息；对文本信息中的每条语句进行分词处理，获取每条语句中每个词的上下文词向量，根据每个词的上下文词向量以及方面词的词向量得到文本信息中每条语句对应的语句向量；根据每条语句对应的语句向量获取每条语句的上下文语句向量，并获取每条语句基于方面词的语句权重，根据上下文语句向量与语句权重得到文本信息的文本向量；将文本向量、情感标记、以及方面词输入到循环神经网络，训练得到神经网络模型。采用本方法能够对文本数据的细粒度的各种方面情感类型进行识别，进而也提高了情感识别的准确率。

著录项

公开/公告号CN111666761A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-09-15

原文格式PDF
申请/专利权人北京大学;
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申请/专利号CN202010404188.1
发明设计人张世琨;马路遥;叶蔚;刘学洋;胡文蕙;
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申请日2020-05-13
分类号G06F40/289(20200101);G06F40/211(20200101);G06N20/00(20190101);
代理机构11002 北京路浩知识产权代理有限公司;
代理人李文清
地址 100871 北京市海淀区颐和园路5号
入库时间 2023-06-19 08:16:01

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-12-09

授权

发明专利权授予

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