[发明专利]一种基于深度学习的感性词向量及情感分类方法在审
| 申请号： | 201711183892.3 | 申请日： | 2017-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN108038492A | 公开（公告）日： | 2018-05-15 |
| 发明（设计）人： | 姚全珠;祝元勃;费蓉;张生杰 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F17/27;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 蒋姝泓 |
| 地址： | 710048*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开的一种基于深度学习的感性词向量及情感分类方法，首先构建词的上下文模型，其次，向词的上下文模型中加入情感信息，构建出感性词向量，最后，通过主动深度置信网络方法并结合感性词向量进行评论文档的半监督情感的分类，解决了现有的词向量学习算法通常只使用单词的上下文，而忽略了文本的情感信息的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 感性 向量 情感 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的感性词向量及情感分类方法，其特征在于，首先进行词的上下文模型的最小化处理，其次，向处理后的词的上下文模型中加入情感信息，构建出感性词向量，最后，通过主动深度置信网络方法并结合感性词向量进行评论文档的半监督情感的分类。
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