[发明专利]一种基于GRU神经网络的中文评论情感分析法在审
| 申请号： | 201811097770.7 | 申请日： | 2018-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN109165387A | 公开（公告）日： | 2019-01-08 |
| 发明（设计）人： | 行鸿彦;余培 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 曹芸 |
| 地址： | 211500 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于GRU神经网络的中文评论情感分析法，属于自然语言处理及深度学习领域。该方法包括如下步骤：（1）先将语料数据载入，利用jieba分词工具进行分词；（2）去除一些无用的暂停词并将语料按比例分割为训练集和测试集；（3）利用word2vec训练语料的词语向量，对每个句子的所有词向量取均值，来生成对应句子的向量，然后利用word2vec模型网络进行反向传播训练最终计算生成相应的词向量；（4）将word2vec生成的带有句子情感的词向量输入GRU神经网络模型进行训练；（5）测试集按照训练集方法构建，输入GRU神经网络进行情感分类。本发明利用基于GRU神经网络的分类模型来进行情感分类，在获得不错效果的同时模型速度上也有显著提升。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 词向量 句子 情感分类 情感分析 测试集 训练集 分词 语料 神经网络模型 自然语言处理 词语向量 反向传播 分类模型 模型网络 训练语料 中文 构建 评论 向量 去除 载入 分割 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于GRU神经网络的中文评论情感分析法，其特征在于，包括如下步骤：（1）先将语料数据载入，利用jieba分词工具进行分词；（2）去除一些无用的暂停词并将语料按比例分割为训练集和测试集；（3）利用word2vec训练语料的词语向量，对每个句子的所有词向量取均值，来生成对应句子的向量，然后利用word2vec模型网络进行反向传播训练最终计算生成相应的词向量；（4）将word2vec生成的带有句子情感的词向量输入GRU神经网络模型进行训练；（5）测试集按照训练集方法构建，输入GRU神经网络进行情感分类。
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