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基于深度学习的评论文本方面级情感分类方法及系统

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本发明提供一种基于深度学习的评论文本方面级情感分类方法，先将评论文本进行预处理，包括分词和去除停用词，然后对方面词及对应的标签进行平衡处理，生成平衡样本，再将平衡样本与原始样本中的中文词语进行向量化，获得平衡样本中的词向量；输入到模型中进行评论结果的预测；所述模型是根据深度神经网络构建的深度学习模型，通过方面词的词向量与句子其他词语进行相似度计算，生成平衡样本的方面情感语义矩阵。本发明通过平衡处理和构建Attn‑Bi‑LCNN模型，能够有效输出情感语义矩阵，提高了模型的精准度与实际应用时的预测速度，从而使本发明的方法适用于文本的方面级细粒度情感分类。

著录项

公开/公告号CN111858945A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-10-30

原文格式PDF
申请/专利权人上海哈蜂信息科技有限公司;
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申请/专利号CN202010776165.3
发明设计人刘文远;郭智存;于家新;付闯;
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申请日2020-08-05
分类号G06F16/35(20190101);G06F40/30(20200101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11305 北京君智知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人黄绿雯
地址 200040 上海市静安区华康路118号A-42室
入库时间 2023-06-19 08:45:48

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