[发明专利]一种基于深度学习的评论文本属性级情感分析方法有效
| 申请号： | 202010284879.2 | 申请日： | 2020-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN111680154B | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 黄泽林;赵慧;陈沁蕙 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/33;G06F18/24;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海德禾翰通律师事务所 31319 | 代理人： | 陈艳娟 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习的评论文本属性级情感分析方法，包括以下步骤：步骤A：获取公开的评论文本数据，例如某论坛某领域相关的评论文本数据等，形成原始数据集；步骤B：为原始数据集打上形如(属性类别，情感倾向)的二元组标签；步骤C：文本预处理及分词；步骤D：利用深度学习框架，采用新型自注意力融合网络，训练得到最终模型，以进行属性级情感分析。本发明通过新型自注意力融合网络有效融合了评论文本及其对应属性信息，更好地促进了两者之间的信息交互，有效提高了针对评论文本属性级情感倾向预测的准确率。并且本发明相比于一般基于RNN的深度学习解决方案，具有更短的模型训练迭代时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 评论 文本 属性 情感 分析 方法 | ||
【主权项】：
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