[发明专利]文本情感分类方法、装置、电子设备及可读存储介质有效
| 申请号： | 201910443387.0 | 申请日： | 2019-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN110222178B | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 刘玉茹 | 申请（专利权）人： | 新华三大数据技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/30;G06F40/289;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京超成律师事务所 11646 | 代理人： | 邓超 |
| 地址： | 450000 河南省郑州市郑州高新*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供一种文本情感分类方法、装置、电子设备及可读存储介质，该方法包括：获取待分类的目标文本中的目标关键词对应的目标词向量；通过第一Bi‑LSTM层对目标词向量的句法特征进行提取，输出表征句法特征的目标句法特征向量；通过第二Bi‑LSTM层对目标句法特征向量的语义特征进行提取，输出表征语义特征的目标语义特征向量；通过分类层基于目标词向量、目标句法特征向量以及目标语义特征向量确定目标文本对应的情感类别。由于本申请中可以提取目标关键词的句法特征以及语义特征，使得获取的信息可以更加全面，可以更加深入理解目标文本的内在含义，所以可有效提高分类结果的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 文本 情感 分类 方法 装置 电子设备 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种文本情感分类方法，其特征在于，用于通过双向循环神经网络Bi‑LSTM模型对文本进行情感分类，所述Bi‑LSTM模型包括：第一Bi‑LSTM层、第二Bi‑LSTM层以及分类层，所述方法包括：获取待分类的目标文本中的目标关键词对应的目标词向量；将所述目标词向量输入到所述第一Bi‑LSTM层，通过所述第一Bi‑LSTM层对所述目标词向量的句法特征进行提取，输出表征所述句法特征的目标句法特征向量，其中，所述句法特征用于表征所述目标关键词在所述目标文本中的上下文信息；通过所述第二Bi‑LSTM层对所述目标句法特征向量的语义特征进行提取，输出表征所述语义特征的目标语义特征向量，其中，所述语义特征用于表征所述目标关键词在所述目标文本中的语义信息；通过所述分类层基于所述目标词向量、所述目标句法特征向量以及所述目标语义特征向量确定所述目标文本对应的情感类别。
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