[发明专利]一种文本Valence-Arousal情感强度预测方法及系统在审
| 申请号： | 201810227216.X | 申请日： | 2018-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN108460022A | 公开（公告）日： | 2018-08-28 |
| 发明（设计）人： | 汪璟玢;钟鹏 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06F17/30;G06N3/04 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种文本Valence‑Arousal情感强度预测方法及系统，将训练文本从Valence、Arousal两种情感强度进行标注处理，提取文本的文本修饰结构特征，并采用多尺度卷积神经网络模型和长短期记忆神经网络模型的组合模型对待测文本进行预测。本发明在进行预测时考虑到文本修饰结构特征，能够更加准确的进行文本情感分析预测。 | ||
| 搜索关键词： | 文本 强度预测 修饰 预测 记忆神经网络 卷积神经网络 文本情感 训练文本 组合模型 多尺度 标注 分析 | ||
【主权项】：
1.一种文本Valence‑Arousal情感强度预测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤S1：将训练文本从Valence、Arousal两种情感强度进行标注处理，得到含有Valence‑Arousal情感强度标注的训练文本集合；步骤S2：结合词向量训练工具GloVe训练给定的语料库，构建系统词向量语料库；步骤S3：对待测文本进行预处理，对待测文本进行特殊字符及标点符号清洗、统一文本繁简体、进行文本分词处理，将文本处理成分词集合；步骤S4：采用多尺度卷积神经网络模型和长短期记忆神经网络模型的组合模型，用含有Valence‑Arousal情感强度标注的训练文本集合进行训练，当组合模型发生过拟合时，停止模型训练，根据含有Valence‑Arousal情感强度标注的训练文本集合的绝对平均误差和皮尔森相关系数调整模型超参数，获取最佳组合模型的参数权重；步骤S5：提取步骤S3预处理后的待测文本的文本修饰结构特征，结合词向量技术，利用步骤S4中训练好的组合模型对待测文本进行文本Valence‑Arousal情感强度预测，得到待测文本的情感Valence‑Arousal预测结果；步骤S6：将步骤S5得到的待测文本的情感Valence‑Arousal预测结果保存进系统。
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