[发明专利]一种基于轻量化卷积神经网络的细粒度观点挖掘方法在审
| 申请号： | 202010125716.X | 申请日： | 2020-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN111353043A | 公开（公告）日： | 2020-06-30 |
| 发明（设计）人： | 冯梁铭;蔡铭 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/36;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于轻量化卷积神经网络的细粒度观点挖掘方法，该方法首先将作为输入的评论和评价目标词，经过处理得到评论语句的矩阵表达和目标词特征向量；然后目标词特征向量通过多个匹配模块与句子特征表达进行多轮次融合并抽取目标词相关的情感特征；最后利用池化层得到与目标词相关的特定情感信息特征向量，交由全连接网络构成的分类器进行细粒度的观点极性判断。本发明有效利用卷积神经网络计算并行度高的特点，通过设计合理高效的轻量化卷积网络层结构，提高了细粒度语义分析与观点挖掘模型的计算效率(提升了5‑6倍)，降低了模型参数量；轻量化的模型设计有利于模型在低耗能的终端设备上进行部署，便于算法的落地与应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 量化 卷积 神经网络 细粒度 观点 挖掘 方法 | ||
【主权项】：
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