[发明专利]一种基于深度学习和特征融合的文本情感分类方法在审
| 申请号： | 201911003328.8 | 申请日： | 2019-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN110750648A | 公开（公告）日： | 2020-02-04 |
| 发明（设计）人： | 李传艺;葛季栋;孔力;冯奕;周筱羽;骆斌 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210093 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于深度学习和特征融合的文本情感分类方法，该方法通过整合层次特征学习文本表示，包括：根据文本极性及否定词，为情感词设计不同环境的向量表示；为词性采样得到向量区分同形词；结合表情符优化词向量，使用神经网络模型学习基于词向量的单句特征；通过字序列学习基于字向量的单句特征；两部分拼接得到句子级特征；对于至少包含两个单句的文档，句向量序列输入到上层神经网络学习基于神经网的文档特征，并对段首、段尾和包含总结词的句子取平均获得基于规则的文档特征，两部分拼接获得文档级特征。针对具体任务，将单句或文档特征输入随机森林分类器即可预测情感类别。与基础模型相比，本发明能够有效提高文本情感分类的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 文档特征 文本情感分类 词向量 文档 向量 拼接 句子 学习 随机森林分类器 神经网络模型 神经网络学习 层次特征 基础模型 情感类别 特征融合 文本表示 向量表示 向量序列 情感词 神经网 字序列 采样 词性 段尾 整合 表情 文本 上层 预测 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习和特征融合的文本情感分类方法，其特征在于包含以下步骤：/n步骤(1)语料预处理；/n步骤(2)向量预训练；/n步骤(3)对情感词选取环境特定的情感词向量；/n步骤(4)以多种特征作为输入，获得单句特征；/n步骤(5)以单句特征序列作为输入，获得文档特征；/n步骤(6)分别输出单句情感类别和文档情感类别。/n
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