[发明专利]基于协同过滤注意力机制的文本情感识别系统

摘要

本发明涉及自然语言处理领域，具体涉及一种基于协同过滤注意力机制的文本情感识别系统，目的在于提高情感识别的正确性。本发明的情感识别系统包括：文本预处理模块、文本向量化模块、用户兴趣分析模块、句子特征提取模块、文档特征提取模块和情感分类模块。文本预处理模块对待处理的文本进行预处理；文本向量化模块生成文本的词向量表示；用户兴趣分析模块根据用户对已知产品的评分数据提取出模型注意力机制；句子特征提取模块接收文本的词向量表示和注意力机制提取句子特征；文档特征提取模块接收句子特征和注意力机制提取文档特征；情感分类模块将文档特征输入分类器进行情感类型识别。因此，文本特征的描述更加准确，提高了情感识别的效果。

主权项

1.一种基于协同过滤注意力机制的文本情感识别系统，其特征在于，包括：文本预处理模块、文本向量化模块、用户兴趣分析模块、句子特征提取模块、文档特征提取模块、情感分类模块；所述文本预处理模块，用于接收待处理的文本，剔除原始文本中的标点符号以及停用词，生成预处理后的文本数据；所述文本向量化模块，用于接收所述预处理后的文本数据，并生成文本的词向量表示；所述用户兴趣分析模块，根据用户对已知产品的评分数据通过协同过滤算法提取出用户个性矩阵和产品属性矩阵，作为模型注意力机制；所述句子特征提取模块，用于接收所述文本的词向量表示，并输入到第一层长短时记忆模型中，经过变换得到词语级别的隐状态表示；根据所述词语级别的隐状态表示和所述模型注意力机制，提取句子特征；所述文档特征提取模块，用于接收所述句子特征，并输入到第二层长短时记忆模型中，生成句子级别的隐状态表示；根据所述句子级别的隐状态表示和所述模型注意力机制，提取文档特征；所述情感分类模块，用于将所述文档特征输入分类器，进行情感类型识别；其中，所述第一层长短时记忆模型、所述第二层长短时记忆模型，均为经过训练的长短时记忆模型。