[发明专利]一种对短评论文本进行方面分类方法

权利要求书

1.一种对短评论文本进行方面分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：对短评论文本集进行预处理，得到短评论文本集中各个词的词向量；

S2：利用短评论文本集中各个词的词向量来计算方面类别相关的标准词向量，并计算各个短评论文本的特征；

S3：计算各个短评论文本评论对象实体的特征；

S4：根据各个短评论文本的特征及其评论对象实体的特征来训练分类器来进行短评论文本方面分类。

2.根据权利要求1所述的对短评论文本进行方面分类方法，其特征在于，所述步骤S3中采用前馈型神经网络模型来计算各个短评论文本评论对象实体的特征。

3.根据权利要求1所述的对短评论文本进行方面分类方法，其特征在于，所述短评论文本包括餐馆、数码产品的评论数据集，所述短评论文本所属方面分类由评论对象实体和评论对象的属性构成。

4.根据权利要求1所述的对短评论文本进行方面分类方法，其特征在于，对短评论文本集进行预处理的过程包括对短评论文本的分词、去停词，并对不在词典中的词向量进行随机初始化。

5.根据权利要求1所述的对短评论文本进行方面分类方法，其特征在于，所述标准词向量为方面类别关键词的词向量平均值。