[发明专利]一种基于卷积神经网络的文本情感分类方法在审
| 申请号： | 201710332453.8 | 申请日： | 2017-05-12 |
| 公开（公告）号： | CN107038480A | 公开（公告）日： | 2017-08-11 |
| 发明（设计）人： | 周武能;於雯 | 申请（专利权）人： | 东华大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06F17/27;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海泰能知识产权代理事务所31233 | 代理人： | 宋缨,钱文斌 |
| 地址： | 201620 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的文本情感分类方法，包括以下步骤搜集文本语料集，将文本里的数据表示成一个句子；对搜集的文本语料集进行预处理，并将情感文本语料分为训练集语料和测试集语料；对预处理后的文本预料集用word2vec工具训练出词向量模型并得到文本向量；将训练集语料的文本向量输入卷积神经网络训练出情感分类模型；将测试集语料的文本向量输入卷积神经网络，并用已经训练好的情感分类模型进行情感类别分类并计算出情感分类的准确率。本发明克服了以往分类时需要大量的人工标注的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 文本 情感 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于卷积神经网络的文本情感分类方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)搜集文本语料集，将文本里的数据表示成一个句子；(2)对搜集的文本语料集进行预处理，并将情感文本语料分为训练集语料和测试集语料；(3)对预处理后的文本预料集用word2vec工具训练出词向量模型并得到文本向量；(4)将训练集语料的文本向量输入卷积神经网络训练出情感分类模型；(5)将测试集语料的文本向量输入卷积神经网络，并用已经训练好的情感分类模型进行情感类别分类并计算出情感分类的准确率。
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