[发明专利]一种基于最大熵模型的评价类型情绪分类方法及系统在审
| 申请号： | 201510530734.5 | 申请日： | 2015-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN105005560A | 公开（公告）日： | 2015-10-28 |
| 发明（设计）人： | 陈敬;李寿山;周国栋 | 申请（专利权）人： | 苏州大学张家港工业技术研究院 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 215600 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于最大熵模型的评价类型情绪分类方法及系统，该方法包括：获取原始评价语料，并从原始评价语料中提取特征信息集；将特征信息集中各类特征进行融合，处理得到可用语料；可用语料的语料格式与最大熵模型相匹配；将可用语料划分为训练语料和测试语料，利用训练语料训练最大熵模型，得到情绪分类模型；将测试语料输入情绪分类模型，对测试语料中评价类型的情绪进行分类，得到情绪分类结果。以上本发明提供的技术方案中，使用最大熵模型，能够充分利用了上下文信息，建立一个统一的概率模型，提高了评价类型情绪分类的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 最大 模型 评价 类型 情绪 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于最大熵模型的评价类型情绪分类方法，其特征在于，包括：获取原始评价语料，并从所述原始评价语料中提取特征信息集，所述特征信息集包括词特征、词性特征、评价对象特征及情感特征；将所述特征信息集中各类特征进行融合，处理得到可用语料；所述可用语料的语料格式与最大熵模型相匹配；将所述可用语料划分为训练语料和测试语料，利用所述训练语料训练最大熵模型，得到情绪分类模型；将所述测试语料输入所述情绪分类模型，对所述测试语料中评价类型的情绪进行分类，得到情绪分类结果；其中，所述评价类型包括食物、服务及价格。
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