[发明专利]一种基于特征提取的深度学习情感分类方法有效
| 申请号： | 201811369264.9 | 申请日： | 2018-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN109670169B | 公开（公告）日： | 2020-12-04 |
| 发明（设计）人： | 黄汉栋;印鉴;高静 | 申请（专利权）人： | 中山大学;广东恒电信息科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 510260 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于特征提取的深度学习情感分类方法，该方法通过G网络中的词嵌入层以及双向LSTM的深度学习模型学习到句子的上下文语义特征，能够找到对句子情感极性判断影响比较大的词，提出出来作为有用信息。相应提出对句子极性判断不那么重要的词作为无用信息。通过将有用信息和无用信息输入到C网络中进行学习，使得分类器能够有较高的辨识度。通过在相应数据集上的实验表明，本发明对比之前的情感分类方法，有较大提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 提取 深度 学习 情感 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于特征提取的深度学习情感分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：建立用于生成语义特征以及特征提取的深度学习网络模型G；S2：建立基于有用信息和无用信息的情感分类器C；S3：模型训练与测试。
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