[发明专利]基于词向量和字向量混合模型的文本情感分析方法在审
| 申请号： | 202010379545.3 | 申请日： | 2020-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN111651593A | 公开（公告）日： | 2020-09-11 |
| 发明（设计）人： | 余伟阳;黄钰杰;王宝基;李晓华;李辉;张云飞 | 申请（专利权）人： | 河南理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/242;G06F40/289;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 454000 河南*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明针对目前文本情感分析中情感信息表达不充分、只考虑词语本身而忽略其他文本特征的问题，提出基于词向量和字向量混合模型的文本情感分析方法，包括步骤：首先对中文数据集进行预处理，利用Word2Vec训练词向量和字向量矩阵；然后将词向量和字向量作为输入数据，分别送入卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)网络中进行特征提取；在其后引入两个注意力层，来学习重要的文本特征；最后将两个通道所提取的文本特征进行合并，使用分类层对输出进行分类。本发明所提方法在中文数据集上具有显著性和优越性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 向量 混合 模型 文本 情感 分析 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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