[发明专利]基于LDA主题模型与分层神经网络的情感分类方法在审
| 申请号： | 202010698706.5 | 申请日： | 2020-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN111949790A | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 刘洪涛;钱启敏 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/258;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 | 代理人： | 李金蓉 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于LDA主题模型与分层神经网络的情感分类方法，包括：将文档输入LDA主题模型获得文档的文档‑主题分布和主题‑词分布；将文档以标点符号划分为句子，以句子为单位进行分词并将句中的词汇表示为词向量输入到双向循环神经网络中，获取词汇的隐藏状态向量；在词汇层面，使用注意力机制获取词级别的主题特征向量，结合词汇的隐藏状态向量，形成句子的向量表示；在句子层面，将句子向量输入到双向循环神经网络中，获得句子的隐藏状态向量后，使用注意力机制对文档中的句子进行加权，获取文档的向量表示。本发明增加了模型的领域适应能力，并充分利用文档的层次结构，分别在词汇和句子两层使用注意力机制，时序信息及显著信息，提高模型情感分类的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 lda 主题 模型 分层 神经网络 情感 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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