[发明专利]一种基于深度学习的文本细粒度情感分析算法有效
| 申请号： | 202011027335.4 | 申请日： | 2020-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN112256866B | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 韩东红;朱帅伟;李婧;吴刚;乔百友 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/33;G06F40/211;G06F40/242;G06F40/289;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广东有知猫知识产权代理有限公司 44681 | 代理人： | 王臻巍 |
| 地址： | 110004 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的文本细粒度情感分析方法，包括如下步骤：基于辅助学习和注意力机制的AL‑ATT模型和基于图卷积网络与注意力机制的GCN‑ATT模型；基于辅助学习和注意力机制的AL‑ATT模型包括如下步骤：数据预处理—注意力嵌入模块—辅助学习模块—交互注意力模块—输出模块—正则化约束；相比于依赖语言学知识和人工特征提取的基于规则和机器学习方法，使用深度学习不需要人工的选择特征也不需要依赖大量的特征工程，它可以很好的处理高维的输入数据，可以自动学习文本中的特征，从而对文本向量实现进行准确的分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 文本 细粒度 情感 分析 算法 | ||
【主权项】：
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